scipy.signal.windows.

汉明

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

返回一个汉明窗。

汉明窗是一种通过使用非零端点的升余弦形成的锥形，优化以最小化最近的旁瓣。

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

窗口，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）。

注释

汉明窗定义为

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

汉明窗是以 R. W. 汉明命名的，他是 J. W. 图基的同事，并在布莱克曼和图基的著作中有所描述。它被推荐用于平滑时间域中的截断自协方差函数。大多数关于汉明窗的参考文献来自信号处理领域，其中它被用作许多窗口函数之一来平滑数值。它也被称为消隐函数（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。

参考文献

[1]

Blackman, R.B. 和 Tukey, J.W., (1958) 《功率谱的测量》, Dover Publications, 纽约。

[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]

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

[4]

W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, 和 W.T. Vetterling, 《Numerical Recipes》, Cambridge University Press, 1986, 第425页。

示例

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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.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]")

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