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 значение равно нулю или меньше, возвращается пустой массив.
Возвращает:	out : ndarray, форма(M,) Окно, с максимальным значением, нормализованным к единице (значение единицы появляется только если M является нечётным).

См. также

bartlett, blackman, hamming, kaiser

Примечания

Окно Ханна определяется как

Окно Ханна названо в честь Юлиуса фон Ханна, австрийского метеоролога. Его также называют косинусной кривой. 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 в качестве одной из многих функций окон для сглаживания значений. Он также известен как аподизирующая (что означает «удаление ноги», т. е. сглаживание разрывов в начале и конце выборочного сигнала) или функция обрезки.

Ссылки

[R28]

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

[R29]

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

[R30]

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

[R31]

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()