cupyx.scipy.signal.windows.general_gaussian#

cupyx.scipy.signal.windows.general_gaussian(M, p, sig, sym=True)[source]#

返回一个具有广义高斯形状的窗口。

参数:

M (int) – 输出窗口中的点数。如果为零或更少，则返回一个空数组。
p (float) – 形状参数。p = 1 与 gaussian 相同，p = 0.5 的形状与 Laplace 分布相同。
sig (float) – 标准差 sigma。
sym (bool, 可选) – 当为 True（默认）时，生成对称窗口，用于滤波器设计。当为 False 时，生成周期性窗口，用于频谱分析。

返回值:

w – 窗口数组，最大值归一化为 1（尽管如果 M 为偶数且 sym 为 True，则值 1 不会出现）。

返回值类型:

ndarray

备注

广义高斯窗口定义为

\[w(n) = e^{ -\frac{1}{2}\left|\frac{n}{\sigma}\right|^{2p} }\]

半功率点位于

\[(2 \log(2))^{1/(2 p)} \sigma\]

示例

绘制窗口及其频率响应

>>> import cupyx.scipy.signal.windows
>>> import cupy as cp
>>> from cupy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> window = cupyx.scipy.signal.windows.general_gaussian(51, p=1.5, sig=7)
>>> plt.plot(cupy.asnumpy(window))
>>> plt.title(r"Generalized Gaussian window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("Sample")

>>> plt.figure()
>>> A = fft(window, 2048) / (len(window)/2.0)
>>> freq = cupy.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * cupy.log10(cupy.abs(fftshift(A / cupy.abs(A).max())))
>>> plt.plot(cupy.asnumpy(freq), cupy.asnumpy(response))
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title(r"Freq. resp. of the gen. Gaussian "
...           r"window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")