Python SciPy windows.taylor用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.windows.taylor 的用法。

用法:

scipy.signal.windows.taylor(M, nbar=4, sll=30, norm=True, sym=True)#

返回一个泰勒窗口。

Taylor 窗口锥度函数近似于 Dolph-Chebyshev 窗口的恒定旁瓣电平，用于参数化数量的 near-in 旁瓣，但随后允许超出 [2] 的锥度。

SAR(合成孔径雷达)社区通常使用泰勒加权进行图像形成处理，因为它提供了强大的、可选择的旁瓣抑制和最小的主瓣展宽 [1]。

参数 ：：

M： int

输出窗口中的点数。如果为零，则返回空数组。当它为负数时会抛出异常。

nbar： 整数，可选

与主瓣相邻的几乎恒定电平旁瓣的数量。

sll： 浮点数，可选

相对于主瓣的直流增益，以分贝 (dB) 为单位的所需旁瓣电平抑制。这应该是一个正数。

norm： 布尔型，可选

如果为 True(默认值)，则将窗口除以 odd-length 窗口的最大(中间)值或偶数长度窗口的两个重复中间值之间出现的值，以使所有值都小于或等于 1。当为 False 时，DC 增益将保持在 1 (0 dB)，并且旁瓣将小幅降低 dB。

sym： 布尔型，可选

当为 True(默认)时，生成一个对称窗口，用于滤波器设计。当为 False 时，生成一个周期窗口，用于频谱分析。

返回 ：：

out： 数组

窗户。当 norm 为 True(默认)时，最大值被归一化为 1(尽管如果 M 为偶数且 sym 为 True，则值 1 不会出现)。

参考：

[1]

W. Carrara、R. Goodman 和 R. Majewski，“ spotlight 合成孔径雷达：信号处理算法”，第 512-513 页，1995 年 7 月。

[2]

Armin Doerry，“用于旁瓣控制的窗口锥度函数目录”，2017 年。https://www.researchgate.net/profile/Armin_Doerry/publication/316281181_Catalog_of_Window_Taper_Functions_for_Sidelobe_Control/links/58f92cb2a6fdccb121c9d54d/Catalog-of-Window-Taper-Functions-for-Sidelobe-Control.pdf

例子：

绘制窗口及其频率响应：

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> from scipy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> window = signal.windows.taylor(51, nbar=20, sll=100, norm=False)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Taylor window (100 dB)")
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("Sample")

>>> plt.figure()
>>> A = fft(window, 2048) / (len(window)/2.0)
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(np.abs(fftshift(A / abs(A).max())))
>>> plt.plot(freq, response)
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title("Frequency response of the Taylor window (100 dB)")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")