scipy.signal.windows.

tukey

scipy.signal.windows.tukey(M, alpha=0.5, sym=True)

返回一个Tukey窗口，也称为锥形余弦窗口。

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。

alphafloat, 可选

Tukey 窗口的形状参数，表示余弦锥形区域内窗口的比例。如果为零，Tukey 窗口等同于矩形窗口。如果为一，Tukey 窗口等同于 Hann 窗口。

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）。

参考文献

[1]

Harris, Fredric J. (1978年1月). “关于在离散傅里叶变换中使用窗口进行谐波分析”. IEEE会议录 66 (1): 51-83. DOI:10.1109/PROC.1978.10837

[2]

Wikipedia, “窗口函数”, https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function#Tukey_window

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.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]")

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