Python SciPy windows.blackman用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.signal.windows.blackman 的用法。

用法:

scipy.signal.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，則返回空數組。當它為負數時會拋出異常。

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。

返回 ：：

w： ndarray

最大值歸一化為 1 的窗口(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，但在邊界處有不連續性，導致 6 dB/oct fall-off。該窗口是“exact” 窗口的近似值，它也不會使旁瓣為零，但在邊處是平滑的，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. 和 Tukey, J.W.，(1958) 功率譜的測量，Dover Publications，紐約。

[2]

奧本海姆、A.V. 和 R.W. Schafer。 Discrete-Time 信號處理。新澤西州上薩德爾河：Prentice-Hall，1999 年，第 468-471 頁。

[3]

哈裏斯，弗雷 Delhi 克 J.(1978 年 1 月)。 “在離散傅裏葉變換中使用 Windows 進行諧波分析”。 IEEE 66 (1) 會議記錄：51-83。 DOI:10.1109/PROC.1978.10837 。

例子：

繪製窗口及其頻率響應：

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

>>> window = signal.windows.blackman(51)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Blackman window")
>>> 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 = np.abs(fftshift(A / abs(A).max()))
>>> response = 20 * np.log10(np.maximum(response, 1e-10))
>>> plt.plot(freq, 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]")