scipy.signal.windows.

general_hamming#

scipy.signal.windows.general_hamming(M, alpha, sym=True)[源代码]#

返回一个广义的汉明窗。

广义汉明窗是通过将矩形窗乘以余弦函数的一个周期来构造的 [1]。

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。
alphafloat: 窗口系数，\(\alpha\)
symbool, 可选: 如果为 True（默认），则生成对称窗口，用于滤波器设计。如果为 False，则生成周期性窗口，用于频谱分析。

返回值:

wndarray: 窗口，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）。

另请参阅

hamming, hann

注释

广义汉明窗定义为

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

常见的汉明窗和汉宁窗都是广义汉明窗的特例，其中 \(\alpha\) 分别为 0.54 和 0.5 [2]。

参考文献

[1]

DSPRelated， “广义汉明窗族”， https://www.dsprelated.com/freebooks/sasp/Generalized_Hamming_Window_Family.html

[2]

维基百科， “窗函数”， https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[3]

Riccardo Piantanida ESA，“Sentinel-1 Level 1 Detailed Algorithm Definition”， https://sentinel.esa.int/documents/247904/1877131/Sentinel-1-Level-1-Detailed-Algorithm-Definition

[4]

Matthieu Bourbigot ESA，“Sentinel-1 Product Definition”， https://sentinel.esa.int/documents/247904/1877131/Sentinel-1-Product-Definition

示例

Sentinel-1A/B 仪器处理设施在处理星载合成孔径雷达 (SAR) 数据时使用广义汉明窗 [3]。该设施根据 SAR 仪器的运行模式对 \(\alpha\) 参数使用不同的值。一些常见的 \(\alpha\) 值包括 0.75、0.7 和 0.52 [4]。例如，我们绘制了这些不同的窗口。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal.windows import general_hamming
>>> from scipy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> fig1, spatial_plot = plt.subplots()
>>> spatial_plot.set_title("Generalized Hamming Windows")
>>> spatial_plot.set_ylabel("Amplitude")
>>> spatial_plot.set_xlabel("Sample")

>>> fig2, freq_plot = plt.subplots()
>>> freq_plot.set_title("Frequency Responses")
>>> freq_plot.set_ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> freq_plot.set_xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

>>> for alpha in [0.75, 0.7, 0.52]:
...     window = general_hamming(41, alpha)
...     spatial_plot.plot(window, label="{:.2f}".format(alpha))
...     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())))
...     freq_plot.plot(freq, response, label="{:.2f}".format(alpha))
>>> freq_plot.legend(loc="upper right")
>>> spatial_plot.legend(loc="upper right")

../../_images/scipy-signal-windows-general_hamming-1_00.png

../../_images/scipy-signal-windows-general_hamming-1_01.png