numpy.hamming

numpy.hamming(M) [source]

Возвращает окно Хэмминга.

Окно Хэмминга — это обрезной участок, образованный взвешенным косинусом.

Параметры:	M : int Число точек в выходном окне. Если значение равно или меньше нуля, возвращается пустой массив.
Возвращает:	out : ndarray Окно с максимальным значением, нормированным до единицы (значение единицы появляется только если число выборок нечетно).

См. также

bartlett, blackman, hanning, kaiser

Примечания

Окно Хэмминга определяется как

Окно Хэмминга названо в честь Р. У. Хэмминга, сотрудника Дж. У. Таккери, и описано в книге Блэкмана и Таккери. Оно было рекомендовано для сглаживания усеченной автоковариационной функции во временной области. Большинство ссылок на окно Хэмминга взяты из литературы по обработке сигналов, где оно используется как одна из многих функций окон для сглаживания значений. Также оно известно как функция аподизации (что означает «удаление стопы», т. е. сглаживание разрывов в начале и конце выборочного сигнала) или функция обрезания.

Ссылки

[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]	Wikipedia, “Window function”, http://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.

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()