scipy.signal.windows.
lanczos#
- scipy.signal.windows.lanczos(M, *, sym=True)[源代码]#
返回兰索斯窗,也称为 sinc 窗。
- 参数:
- Mint
输出窗口中的点数。如果为零,则返回空数组。当为负数时会抛出异常。
- symbool, 可选
当为 True(默认值)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
窗口,最大值归一化为 1(但如果 M 为偶数且 sym 为 True,则不会出现值 1)。
说明
兰索斯窗定义为
\[w(n) = sinc \left( \frac{2n}{M - 1} - 1 \right)\]其中
\[sinc(x) = \frac{\sin(\pi x)}{\pi x}\]兰索斯窗减少了吉布斯振荡,并且广泛用于过滤气候时间序列,在物理和频谱域中具有良好的特性。
在 1.10 版本中添加。
参考文献
[1]Lanczos, C., and Teichmann, T. (1957). Applied analysis. Physics Today, 10, 44.
[2]Duchon C. E. (1979) Lanczos Filtering in One and Two Dimensions. Journal of Applied Meteorology, Vol 18, pp 1016-1022.
[3]Thomson, R. E. and Emery, W. J. (2014) Data Analysis Methods in Physical Oceanography (Third Edition), Elsevier, pp 593-637.
[4]Wikipedia, “Window function”, http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function
示例
绘制窗口
>>> import numpy as np >>> from scipy.signal.windows import lanczos >>> from scipy.fft import fft, fftshift >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, ax = plt.subplots(1) >>> window = lanczos(51) >>> ax.plot(window) >>> ax.set_title("Lanczos window") >>> ax.set_ylabel("Amplitude") >>> ax.set_xlabel("Sample") >>> fig.tight_layout() >>> plt.show()
及其频率响应
>>> fig, ax = plt.subplots(1) >>> 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()))) >>> ax.plot(freq, response) >>> ax.set_xlim(-0.5, 0.5) >>> ax.set_ylim(-120, 0) >>> ax.set_title("Frequency response of the lanczos window") >>> ax.set_ylabel("Normalized magnitude [dB]") >>> ax.set_xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]") >>> fig.tight_layout() >>> plt.show()