cupyx.scipy.signal.windows.hann#

cupyx.scipy.signal.windows.hann(M, sym=True)[源]#

返回一个 Hann 窗口。

Hann 窗口是一种锥形窗口，通过使用两端为零的升余弦或正弦平方函数形成。

参数：

  • M (int) – 输出窗口的点数。如果为零或小于零，则返回空数组。

  • sym (bool, optional) – 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（但如果 M 为偶数且 sym 为 True，则值 1 不会出现）。

返回值类型：

ndarray

注意

Hann 窗口定义为

\[w(n) = 0.5 - 0.5 \cos\left(\frac{2\pi{n}}{M-1}\right) \qquad 0 \leq n \leq M-1\]

该窗口以奥地利气象学家 Julius von Hann 的名字命名。它也称为余弦钟形窗口 (Cosine Bell)。有时会被错误地称为“Hanning”窗口，这是因为原始论文中将“hann”用作动词，并且与非常相似的 Hamming 窗口混淆。

关于 Hann 窗口的大多数参考资料来自信号处理文献，它被用作众多窗口函数之一来平滑数值。它也称为 apodization（意为“去除脚”，即平滑采样信号开头和结尾处的不连续性）或 tapering function（锥形函数）。

更多信息，请参阅 [1], [2], [3], 和 [4]

参考

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.hann(51)
>>> plt.plot(cupy.asnumpy(window))
>>> plt.title("Hann window")
>>> 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 = cupy.abs(fftshift(A / cupy.abs(A).max()))
>>> response = 20 * cupy.log10(np.maximum(response, 1e-10))
>>> plt.plot(cupy.asnumpy(freq), cupy.asnumpy(response))
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title("Frequency response of the Hann window")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")