nuttall#
- scipy.signal.windows.nuttall(M, sym=True, *, xp=None, device=None)[источник]#
Возвращает минимальное 4-членное окно Блэкмана-Харриса согласно Наттоллу.
Эта вариация называется «Nuttall4c» по Хайнцелю. [2]
- Параметры:
- Mint
Первая строка матрицы. Если None,
- symbool, необязательно
Когда True (по умолчанию), генерирует симметричное окно для использования в проектировании фильтров. Когда False, генерирует периодическое окно для использования в спектральном анализе.
- xparray_namespace, опционально
Опциональное пространство имён массивов. Должно быть совместимо со стандартом array API или поддерживаться array-api-compat. По умолчанию:
numpy- устройство: любое
необязательная спецификация устройства для вывода. Должна соответствовать одной из поддерживаемых спецификаций устройств в
xp.
- Возвращает:
- wndarray
Окно, с максимальным значением, нормализованным до 1 (хотя значение 1 не появляется, если M четно и sym равно True).
Ссылки
[1]A. Nuttall, «Некоторые окна с очень хорошим поведением боковых лепестков», IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, т. 29, № 1, стр. 84-91, фев. 1981. DOI:10.1109/TASSP.1981.1163506.
[2]Хайнцель Г. и др., «Оценка спектра и спектральной плотности с помощью дискретного преобразования Фурье (ДПФ), включая полный список оконных функций и некоторые новые окна с плоской вершиной», 15 февраля 2002 https://holometer.fnal.gov/GH_FFT.pdf
Примеры
Построить окно и его частотную характеристику:
>>> import numpy as np >>> from scipy import signal >>> from scipy.fft import fft, fftshift >>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> window = signal.windows.nuttall(51) >>> plt.plot(window) >>> plt.title("Nuttall 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 Nuttall window") >>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]") >>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
