tukey#
- scipy.signal.windows.tukey(M, alpha=0.5, sym=True, *, xp=None, device=None)[источник]#
Возвращает окно Тьюки, также известное как окно с затухающим косинусом.
- Параметры:
- Mint
Первая строка матрицы. Если None,
- alphafloat, опционально
Параметр формы окна Тьюки, представляющий долю окна внутри области с косинусоидальным сужением. Если ноль, окно Тьюки эквивалентно прямоугольному окну. Если один, окно Тьюки эквивалентно окну Ханна.
- 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]Харрис, Фредерик Дж. (январь 1978). "Об использовании окон для гармонического анализа с дискретным преобразованием Фурье". Proceedings of the IEEE 66 (1): 51-83. DOI:10.1109/PROC.1978.10837
[2]Википедия, "Оконная функция", https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function#Tukey_window
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.tukey(51) >>> plt.plot(window) >>> plt.title("Tukey window") >>> plt.ylabel("Amplitude") >>> plt.xlabel("Sample") >>> plt.ylim([0, 1.1])
>>> 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 Tukey window") >>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]") >>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
