Python cusignal.windows.windows.bartlett用法及代碼示例

用法: cusignal.windows.windows.bartlett(M, sym=True)

返回一個 Bartlett 窗口。

Bartlett 窗口與三角形窗口非常相似，隻是端點為零。它通常用於信號處理中以使信號逐漸變細，而不會在頻域中產生過多的紋波。

參數：

M：int: 輸出窗口中的點數。如果為零或更小，則返回一個空數組。
sym：布爾型，可選: 當為 True(默認)時，生成一個對稱窗口，用於濾波器設計。當為 False 時，生成一個周期窗口，用於頻譜分析。

w：ndarray: 三角形窗口，第一個和最後一個樣本等於 0，最大值歸一化為 1(如果 M 為偶數且 sym 為 True，則不會出現值 1)。

注意：

Bartlett 窗定義為

\[w(n) = \frac{2}{M-1} \left( \frac{M-1}{2} - \left|n - \frac{M-1}{2}\right| \right)\]

大多數對 Bartlett 窗的引用來自信號處理文獻，在該文獻中，它被用作平滑值的許多窗函數之一。請注意，與此窗口的卷積會產生線性插值。它也被稱為變跡(意思是“去除腳”，即平滑采樣信號開始和結束處的不連續性)或逐漸變細的函數。 Bartlett 的傅裏葉變換是兩個 sinc 函數的乘積。注意 Kanasewich 的精彩討論。 [2]

參考：

1: M.S. Bartlett, “Periodogram Analysis and Continuous Spectra”, Biometrika 37, 1-16, 1950.
2: E.R. Kanasewich, “Time Sequence Analysis in Geophysics”, The University of Alberta Press, 1975, pp. 109-110.
3: A.V. Oppenheim and R.W. Schafer, “Discrete-Time Signal Processing”, Prentice-Hall, 1999, pp. 468-471.
4: Wikipedia, “Window function”, https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
5: W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling, “Numerical Recipes”, Cambridge University Press, 1986, page 429.

例子：

繪製窗口及其頻率響應：

>>> import cusignal
>>> import cupy as cp
>>> from cupy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> window = cusignal.bartlett(51)
>>> plt.plot(cp.asnumpy(window))
>>> plt.title("Bartlett window")
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("Sample")

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cusignal.windows.windows.bartlett。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

注意：

參考：

例子：