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

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

返回 Blackman 窗口。

布萊克曼窗是使用餘弦和的前三項形成的錐度。它的設計目的是盡可能減少泄漏。它接近於最佳值，僅比 Kaiser 窗口差一點。

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: 最大值歸一化為 1 的窗口(盡管如果 M 為偶數且 sym 為 True，則不會出現值 1)。

注意：

布萊克曼窗定義為

\[w(n) = 0.42 - 0.5 \cos(2\pi n/M) + 0.08 \cos(4\pi n/M)\]

“exact Blackman” 窗口旨在消除第三和第四旁瓣，但在邊界處具有不連續性，導致 6 dB/oct fall-off。此窗口是“exact” 窗口的近似值，它也不會使旁瓣為零，但邊平滑，將fall-off 速率提高到 18 dB/oct。 [3]

大多數對 Blackman 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。它也稱為變跡(表示“removing the foot”，即在采樣信號的開始和結束處平滑不連續性)或錐形函數。它被稱為 “near optimal” 錐形函數，幾乎與 Kaiser 窗口一樣好(在某些方麵)。

參考：

1: Blackman, R.B. and Tukey, J.W., (1958) The measurement of power spectra, Dover Publications, New York.
2: Oppenheim, A.V., and R.W. Schafer. Discrete-Time Signal Processing. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 1999, pp. 468-471.
3: Harris, Fredric J. (Jan 1978). “On the use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform”. Proceedings of the IEEE 66 (1): 51-83. :doi:`10.1109/PROC.1978.10837`.

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.blackman(51)
>>> plt.plot(cp.asnumpy(window))
>>> plt.title("Blackman 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 = cp.abs(fftshift(A / cp.abs(A).max()))
>>> response = 20 * cp.log10(cp.maximum(response, 1e-10))
>>> plt.plot(cp.asnumpy(freq), cp.asnumpy(response))
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title("Frequency response of the Blackman 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.blackman。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。

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