bartlett#
- scipy.signal.windows.bartlett(M, sym=True)[源代码]#
返回一个 Bartlett 窗口。
Bartlett 窗口与三角窗口非常相似,只是端点为零。它通常用于信号处理中,用于对信号进行锥形处理,而不会在频域中产生太多波纹。
- 参数:
- Mint
输出窗口中的点数。如果为零,则返回一个空数组。当它为负数时,会抛出异常。
- symbool,可选
当为 True(默认)时,生成一个对称窗口,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
三角窗口,第一个和最后一个样本等于零,最大值归一化为 1(如果 M 是偶数且 sym 是 True,则不会出现值 1)。
参见
triang
一个在末端不触及零的三角窗口
注释
Bartlett 窗口定义为
\[w(n) = \frac{2}{M-1} \left( \frac{M-1}{2} - \left|n - \frac{M-1}{2}\right| \right)\]大多数对 Bartlett 窗口的引用都来自信号处理文献,它被用作平滑值的许多窗口函数之一。请注意,与此窗口的卷积会产生线性插值。它也称为消趾(意思是“去除脚”,即平滑采样信号开始和结束处的不连续性)或锥形函数。Bartlett 的傅里叶变换是两个 sinc 函数的乘积。请注意 Kanasewich 中的精彩讨论。[2]
参考文献
[1]M.S. Bartlett, “Periodogram Analysis and Continuous Spectra”, Biometrika 37, 1-16, 1950.
[2]E.R. Kanasewich, “Time Sequence Analysis in Geophysics”, The University of Alberta Press, 1975, pp. 109-110.
[3]A.V. Oppenheim and R.W. Schafer, “Discrete-Time Signal Processing”, Prentice-Hall, 1999, pp. 468-471.
[4]Wikipedia, “Window function”, https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
[5]W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling, “Numerical Recipes”, Cambridge University Press, 1986, page 429.
示例
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.bartlett(51) >>> plt.plot(window) >>> plt.title("Bartlett 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 Bartlett window") >>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]") >>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")