scipy.signal.windows.

hamming

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

返回 Hamming 視窗。

Hamming 視窗是一種錐狀函數，通過使用具有非零端點的升餘弦波形成，並優化以最小化最近的旁瓣。

參數:

Mint

輸出視窗中的點數。如果為零，則返回一個空陣列。當為負數時，會拋出例外。

symbool，可選

當為 True（預設）時，產生一個對稱視窗，用於濾波器設計。當為 False 時，產生一個週期性視窗，用於頻譜分析。

返回:

wndarray

視窗，最大值標準化為 1（但如果 M 為偶數且 sym 為 True，則值 1 不會出現）。

註解

Hamming 視窗定義為

\[w(n) = 0.54 - 0.46 \cos\left(\frac{2\pi{n}}{M-1}\right) \qquad 0 \leq n \leq M-1\]

Hamming 視窗以 R. W. Hamming 的名字命名，他是 J. W. Tukey 的同事，並在 Blackman 和 Tukey 的著作中被描述。它被推薦用於平滑時域中截斷的自共變異數函數。大多數關於 Hamming 視窗的參考文獻來自訊號處理文獻，在其中它被用作眾多視窗函數之一來平滑值。它也被稱為去足跡函數（apodization，意思是「移除腳」，即平滑採樣訊號開始和結束處的不連續性）或錐狀函數。

參考文獻

[1]

Blackman, R.B. and Tukey, J.W., (1958) The measurement of power spectra, Dover Publications, New York.

[2]

E.R. Kanasewich, “Time Sequence Analysis in Geophysics”, The University of Alberta Press, 1975, pp. 109-110.

[3]

維基百科，「視窗函數」，https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[4]

W.H. Press, B.P. Flannery, S.A. Teukolsky, and W.T. Vetterling, “Numerical Recipes”, Cambridge University Press, 1986, page 425.

範例

在您的瀏覽器中試試看！

繪製視窗及其頻率響應

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

>>> window = signal.windows.hamming(51)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Hamming 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 Hamming window")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

返回在新分頁中開啟