Python SciPy windows.hamming用法及代碼示例

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

用法:

scipy.signal.windows.hamming(M, sym=True)#

返回一個漢明窗。

漢明窗是通過使用具有非零端點的升餘弦形成的錐形，經過優化以最小化最近的旁瓣。

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：

漢明窗定義為

\[w(n) = 0.54 - 0.46 \cos\left(\frac{2\pi{n}}{M-1}\right) \qquad 0 \leq n \leq M-1\]

Hamming 以 J. W. Tukey 的合夥人 R. W. Hamming 命名，並在 Blackman 和 Tukey 中有所說明。建議在時域中平滑截斷的自協方差函數。大多數對漢明窗的引用來自信號處理文獻，它被用作平滑值的許多窗函數之一。它也被稱為變跡(表示“removing the foot”，即平滑采樣信號開始和結束處的不連續性)或錐形函數。

參考：

[1]

Blackman, R.B. 和 Tukey, J.W.，(1958) 功率譜的測量，Dover Publications，紐約。

[2]

E.R. Kanasewich，“地球物理學中的時間序列分析”，阿爾伯塔大學出版社，1975 年，第 109-110 頁。

[3]

維基百科，“Window function”，https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[4]

W.H.出版社，B.P. Flannery、S.A. Teukolsky 和 W.T. Vetterling，“Numerical Recipes”，劍橋大學出版社，1986 年，第 425 頁。

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.hamming(51)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Hamming 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 = 20 * np.log10(np.abs(fftshift(A / abs(A).max())))
>>> plt.plot(freq, response)
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title("Frequency response of the Hamming window")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")