scipy.signal.windows.
taylor#
- scipy.signal.windows.taylor(M, nbar=4, sll=30, norm=True, sym=True)[source]#
返回泰勒窗。
泰勒窗锥度函数近似了多普勒-切比雪夫窗的恒定旁瓣电平，用于参数化的近旁瓣数量，但允许在 [2] 之后进行锥度。
合成孔径雷达 (SAR) 社区通常使用泰勒加权进行图像形成处理，因为它提供了强大的可选旁瓣抑制，同时最大限度地减少了主瓣的展宽 [1]。
- 参数:
- Mint
输出窗口中的点数。如果为零，则返回一个空数组。如果为负数，则抛出异常。
- nbarint, optional
紧邻主瓣的近似恒定电平旁瓣数。
- sllfloat, optional
相对于主瓣的直流增益，所需的旁瓣电平抑制，以分贝 (dB) 为单位。这应该是一个正数。
- normbool, optional
当为 True（默认值）时，将窗口除以奇数长度窗口的最大（中间）值，或偶数长度窗口的两个重复中间值之间的值，以使所有值都小于或等于 1。当为 False 时，直流增益将保持为 1 (0 dB)，旁瓣将下降 sll dB。
- symbool, optional
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:
- outarray
窗口。当 norm 为 True（默认值）时，最大值归一化为 1（尽管如果 M 为偶数且 sym 为 True，则值 1 不会出现）。
参考文献
[1]W. Carrara, R. Goodman 和 R. Majewski，“聚束合成孔径雷达：信号处理算法”，第 512-513 页，1995 年 7 月。
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.taylor(51, nbar=20, sll=100, norm=False) >>> plt.plot(window) >>> plt.title("Taylor window (100 dB)") >>> 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 Taylor window (100 dB)") >>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]") >>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
