scipy.signal.windows.

bartlett

scipy.signal.windows.bartlett(M, sym=True)

返回 Bartlett 窗。

Bartlett 窗非常类似于三角窗，只是端点为零。它通常用于信号处理中对信号进行锥形化，而不会在频域中产生太多波动。

参数：

Mint

输出窗口中的点数。如果为零，则返回一个空数组。如果为负，则会抛出异常。

symbool，可选

如果为 True（默认），则生成一个对称窗口，用于滤波器设计。如果为 False，则生成一个周期性窗口，用于频谱分析。

返回值：

wndarray

三角形窗口，第一个和最后一个样本等于零，最大值归一化为 1（如果 M 为偶数且 sym 为 True，则不会出现值 1）。

另请参见

triang

一个在端点不接触零的三角形窗口

备注

Bartlett 窗定义为

\[w(n) = \frac{2}{M-1} \left( \frac{M-1}{2} - \left|n - \frac{M-1}{2}\right| \right)\]

大多数关于 Bartlett 窗的参考资料来自信号处理文献，它被用作平滑值的许多加窗函数之一。请注意，与该窗口进行卷积会产生线性插值。它也被称为渐隐函数（意思是“去除脚”，即平滑采样信号开始和结束处的间断）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]

参考资料

[1]

M.S. Bartlett， “Periodogram Analysis and Continuous Spectra”，Biometrika 37，1-16，1950。

[2]

E.R. Kanasewich， “Time Sequence Analysis in Geophysics”，阿尔伯塔大学出版社，1975 年，第 109-110 页。

[3]

A.V. Oppenheim 和 R.W. Schafer， “Discrete-Time Signal Processing”，普伦蒂斯·霍尔，1999 年，第 468-471 页。

[4]

维基百科， “Window function”， https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[5]

W.H. Press、B.P. Flannery、S.A. Teukolsky 和 W.T. Vetterling， “Numerical Recipes”，剑桥大学出版社，1986 年，第 429 页。

示例

在您的浏览器中试用它！

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]")

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