numpy.hanning

numpy.hanning(M) [source]

Возвращает окно Ханна.

Окно Ханна — это обрезка, сформированная с использованием взвешенного косинуса.

Параметры:	M : int Количество точек в выходном окне. Если ноль или меньше, возвращается пустой массив.
Возвращает:	out : ndarray, форма(M,) Окно с максимальным значением, нормализованным до единицы (значение единица появляется только если M нечетно).

См. также

bartlett, blackman, hamming, kaiser

Примечания

Окно Ханна определяется как

Окно Ханна названо в честь Юлиуса фон Ханна, австрийского метеоролога. Также известно как косинусный колокол. Некоторые авторы предпочитают называть его окном Ханна, чтобы избежать путаницы с очень похожим окном Хэмминга.

Большинство ссылок на окно Ханна взяты из литературы по обработке сигналов, где оно используется как одна из многих оконных функций для сглаживания значений. Также известно как функция аподизации (что означает «удаление ноги», то есть сглаживание разрывов в начале и конце выборочного сигнала) или функция сужения.

Ссылки

[R25]

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

[R26]

E.R. Kanasewich, “Time Sequence Analysis in Geophysics”, The University of Alberta Press, 1975, pp. 106-108.

[R27]

Wikipedia, “Window function”, http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[R28]

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

Примеры

>>> np.hanning(12)
array([ 0.        ,  0.07937323,  0.29229249,  0.57115742,  0.82743037,
        0.97974649,  0.97974649,  0.82743037,  0.57115742,  0.29229249,
        0.07937323,  0.        ])

Постройте окно и его частотную характеристику:

>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.hanning(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Hann window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Sample")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()

>>> plt.figure()
<matplotlib.figure.Figure object at 0x...>
>>> A = fft(window, 2048) / 25.5
>>> mag = np.abs(fftshift(A))
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(mag)
>>> response = np.clip(response, -100, 100)
>>> plt.plot(freq, response)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Frequency response of the Hann window")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.axis('tight')
(-0.5, 0.5, -100.0, ...)
>>> plt.show()