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

用法: cusignal.windows.windows.exponential(M, center=None, tau=1.0, sym=True)

返回一個 index (或泊鬆)窗口。

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。
center：浮點數，可選: 定義窗口函數中心位置的參數。如果沒有給出默認值是 center = (M-1) / 2 。對於對稱窗口，此參數必須采用其默認值。
tau：浮點數，可選: 定義衰減的參數。對於center = 0，如果x 是最後剩餘的窗口部分，則使用tau = -(M-1) / ln(x)。
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：

index 窗口定義為

\[w(n) = e^{-|n-center| / \tau}\]

參考：

S. Gade 和 H. Herlufsen，“Windows 到 FFT 分析(第一部分)”，技術評論 3，Bruel & Kjaer，1987 年。

例子：

繪製對稱窗口及其頻率響應：

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

>>> M = 51
>>> tau = 3.0
>>> window = cusignal.exponential(M, tau=tau)
>>> plt.plot(cp.asnumpy(window))
>>> plt.title("Exponential Window (tau=3.0)")
>>> 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, -35, 0])
>>> plt.title("Frequency response of the Exponential window (tau=3.0)")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

此函數還可以生成非對稱窗口：

>>> tau2 = -(M-1) / np.log(0.01)
>>> window2 = cusignal.exponential(M, 0, tau2, False)
>>> plt.figure()
>>> plt.plot(cp.asnumpy(window2))
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("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.exponential。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：