numpy.hamming

numpy.hamming(M) [source]

Возвращает окно Хамминга.

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

Параметры:	M : int Количество точек в выходном окне. Если равно нулю или меньше, возвращается пустой массив.
Возвращает:	out : ndarray Окно, с максимальным значением, нормированным до единицы (значение единица появляется только если количество выборок нечётное).

См. также

bartlett, blackman, hanning, kaiser

Примечания

Окно Хамминга определяется как

Окно Хамминга названо в честь Р.В. Хамминга, сотрудника Дж.В. Такки, и описано в книге Блэкмана и Такки. Оно было рекомендовано для сглаживания усечённой автоковариационной функции во временной области. Большинство ссылок на окно Хамминга взяты из литературы по обработке сигналов, где оно используется как одна из многих оконных функций для сглаживания значений. Оно также известно как функция аподизации (что означает «удаление ноги», т.е. сглаживание разрывов в начале и конце выборочного сигнала) или функция сужения.

Ссылки

[R21]

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

[R22]

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

[R23]

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

[R24]

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

Примеры

>>> np.hamming(12)
array([ 0.08      ,  0.15302337,  0.34890909,  0.60546483,  0.84123594,
        0.98136677,  0.98136677,  0.84123594,  0.60546483,  0.34890909,
        0.15302337,  0.08      ])

Постройте окно и частотную характеристику:

>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.hamming(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Hamming 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 Hamming 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()