numpy.bartlett
-
numpy.bartlett(M)[source] -
Возвращает окно Бартлетта.
Окно Бартлетта очень похоже на треугольное окно, за исключением того, что конечные точки равны нулю. Оно часто используется в обработке сигналов для сглаживания сигнала без генерации чрезмерных колебаний в частотной области.
Параметры: M : int
Количество точек в выходном окне. Если равно нулю или меньше, возвращается пустой массив.
Возвращает: out : массив
Треугольное окно, с максимальным значением, нормированным до единицы (значение единица появляется только в случае нечётного количества выборок), с первыми и последними выборками, равными нулю.
Примечания
Окно Бартлетта определяется как

Большинство ссылок на окно Бартлетта взяты из литературы по обработке сигналов, где оно используется в качестве одной из многих функций окон для сглаживания значений. Обратите внимание, что свёртка с этим окном даёт линейную интерполяцию. Оно также известно как функция аподизации (что означает «удаление подошвы», т.е. сглаживание разрывов в начале и конце сигнала, взятого с образцом) или функции обрезания. Преобразование Фурье окна Бартлетта представляет собой произведение двух функций синуса-картина. Обратите внимание на отличное обсуждение в Kanasewich.
Ссылки
[R11] М.С. Бартлетт, «Периодограмма анализ и непрерывные спектры», Biometrika 37, 1-16, 1950. [R12] Е.Р. Канасевич, «Анализ временных последовательностей в геофизике», Издательство Университета Альберты, 1975, стр. 109-110. [R13] А.В. Оппенгейм и Р.В. Шафер, «Цифровая обработка сигналов», Prentice-Hall, 1999, стр. 468-471. [R14] Википедия, «Функция окна», http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function [R15] У.Х. Пресс, Б.П. Фланнери, С.А. Тейколки и У.Т. Ветерлинг, «Численные рецепты», Издательство Кембриджского университета, 1986, стр. 429. Примеры
>>> np.bartlett(12) array([ 0. , 0.18181818, 0.36363636, 0.54545455, 0.72727273, 0.90909091, 0.90909091, 0.72727273, 0.54545455, 0.36363636, 0.18181818, 0. ])Построение окна и его частотной характеристики (требуются SciPy и matplotlib):
>>> from numpy.fft import fft, fftshift >>> window = np.bartlett(51) >>> plt.plot(window) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>] >>> plt.title("Bartlett 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 Bartlett 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()
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.bartlett.html