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

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

根據 Nuttall 返回一個最小 4 項 Blackman-Harris 窗口。

這種變體被 Heinzel 稱為“Nuttall4c”。 [2]

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)。

參考：

1: A. Nuttall, “Some windows with very good sidelobe behavior,” IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 29, no. 1, pp. 84-91, Feb 1981. :doi:`10.1109/TASSP.1981.1163506`.
2: Heinzel G. et al., “Spectrum and spectral density estimation by the Discrete Fourier transform (DFT), including a comprehensive list of window functions and some new flat-top windows”, February 15, 2002 https://holometer.fnal.gov/GH_FFT.pdf

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.nuttall(51)
>>> plt.plot(cp.asnumpy(window))
>>> plt.title("Nuttall 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 Nuttall 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.nuttall。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：

參考：

例子：