scipy.signal.windows.

bartlett

scipy.signal.windows.bartlett(M, sym=True)

返回一个 Bartlett 窗口。

Bartlett窗口与三角窗口非常相似，不同之处在于其端点在零处。它常用于信号处理中，以渐变信号，同时不会在频域中产生过多的波动。

参数:

M整数

输出窗口中的点数。如果为零，则返回一个空数组。如果为负数，则会抛出异常。

symbool, 可选

当为 True 时（默认），生成一个对称的窗口，用于滤波器设计。当为 False 时，生成一个周期性窗口，用于频谱分析。

返回:

wndarray

三角形窗口，第一个和最后一个样本等于零，最大值归一化为 1（但如果 M 是偶数且 sym 为 True，则值 1 不会出现）。

参见

triang

一个在两端不触及零的三角形窗口

注释

Bartlett 窗口定义为

\[w(n) = \frac{2}{M-1} \left( \frac{M-1}{2} - \left|n - \frac{M-1}{2}\right| \right)\]

大多数对Bartlett窗口的引用来自信号处理文献，其中它被用作许多窗口函数之一来平滑值。注意，与此窗口的卷积产生线性插值。它也被称为消隐（这意味着“去除底部”，即平滑采样信号的开始和结束处的间断）或锥形函数。Bartlett的傅里叶变换是两个sinc函数的乘积。注意Kanasewich中的精彩讨论。 [2]

参考文献

[1]

M.S. Bartlett, “周期图分析与连续谱”, Biometrika 37, 1-16, 1950.

[2]

E.R. Kanasewich, 《地球物理学中的时间序列分析》，阿尔伯塔大学出版社，1975年，第109-110页。

[3]

A.V. Oppenheim 和 R.W. Schafer，《离散时间信号处理》，Prentice-Hall，1999年，第468-471页。

[4]

维基百科，“窗口函数”，https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[5]

W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, 和 W.T. Vetterling, “Numerical Recipes”, Cambridge University Press, 1986, 第429页。

示例

Try it in your browser!

绘制窗口及其频率响应：

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

>>> window = signal.windows.bartlett(51)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Bartlett 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 Bartlett window")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

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