scipy.signal.

get_window#

scipy.signal.get_window(window, Nx, fftbins=True)[source]#

返回给定长度和类型的窗函数。

参数:

window字符串、浮点数或元组: 要创建的窗函数类型。有关更多详细信息，请见下方。
Nx整数: 窗函数中的采样数。
fftbins布尔值，可选: 如果为 True（默认），则创建一个“周期性”窗函数，可随时用于 ifftshift 并乘以 FFT 的结果（另见 fftfreq）。如果为 False，则创建一个“对称”窗函数，以用于滤波器设计。

返回:

get_windowndarray: 返回长度为 Nx 和类型为 window 的一个窗函数

备注

窗函数类型

boxcar
triang
blackman
hamming
hann
bartlett
flattop
parzen
bohman
blackmanharris
nuttall
barthann
cosine
exponential
tukey
taylor
lanczos
kaiser （需要贝塔值）
kaiser_bessel_derived （需要贝塔值）
gaussian （需要标准差）
general_cosine （需要加权系数）
general_gaussian （需要强度、宽度）
general_hamming （需要窗口系数）
dpss （需要归一化半带宽）
chebwin （需要衰减）

如果窗口不需要参数，则 window 可以为一个字符串。

如果窗口需要参数，则 window 必须为一个元组，其第一个参数为窗口字符串名称，接下来的参数为所需参数。

如果 window 是一个浮点数，则会将其解释为 kaiser 窗口的贝塔值。

上面列出的每种窗口类型也是一个函数的名称，可以被直接调用来创建这种类型的窗口。

示例

>>> from scipy import signal
>>> signal.get_window('triang', 7)
array([ 0.125,  0.375,  0.625,  0.875,  0.875,  0.625,  0.375])
>>> signal.get_window(('kaiser', 4.0), 9)
array([ 0.08848053,  0.29425961,  0.56437221,  0.82160913,  0.97885093,
        0.97885093,  0.82160913,  0.56437221,  0.29425961])
>>> signal.get_window(('exponential', None, 1.), 9)
array([ 0.011109  ,  0.03019738,  0.082085  ,  0.22313016,  0.60653066,
        0.60653066,  0.22313016,  0.082085  ,  0.03019738])
>>> signal.get_window(4.0, 9)
array([ 0.08848053,  0.29425961,  0.56437221,  0.82160913,  0.97885093,
        0.97885093,  0.82160913,  0.56437221,  0.29425961])