Python SciPy windows.general_gaussian用法及代碼示例

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

用法:

scipy.signal.windows.general_gaussian(M, p, sig, sym=True)#

返回具有廣義高斯形狀的窗口。

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。

p： 浮點數

形狀參數。 p = 1 與 gaussian 相同，p = 0.5 與拉普拉斯分布的形狀相同。

sig： 浮點數

標準差，西格瑪。

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：

廣義高斯窗定義為

\[w(n) = e^{ -\frac{1}{2}\left|\frac{n}{\sigma}\right|^{2p} }\]

half-power 點位於

\[(2 \log(2))^{1/(2 p)} \sigma\]

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.general_gaussian(51, p=1.5, sig=7)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title(r"Generalized Gaussian window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> 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 = 20 * np.log10(np.abs(fftshift(A / abs(A).max())))
>>> plt.plot(freq, response)
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title(r"Freq. resp. of the gen. Gaussian "
...           r"window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")