numpy.hamming

numpy.hamming(M) [source]

Возвращает окно Хамминга.

Окно Хамминга — это обрезка, созданная с помощью взвешенного косинуса.

Параметры:	M : int Количество точек в выходном окне. Если значение 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. У. Хамминга, сотрудника Дж. В. Тьюки, и описано в работе Блэкмана и Тьюки. Оно было рекомендовано для сглаживания усечённой функции автоковариации во временной области. Большинство ссылок на окно Хамминга взяты из литературы по обработке сигналов, где оно используется в качестве одного 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 обрезки.

Ссылки

[1]	Блэкман, Р.Б. и Тьюки, Дж.В., (1958) Измерение спектра мощностей, Dover Publications, Нью-Йорк.

[2]	Е.Р. Канасевич, «Анализ временных рядов в геофизике», Издательство Университета Альберты, 1975, стр. 109-110.

[3]	Википедия, «Функция окна», https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function

[4]	У.Х. Пресс, Б.П. Фланнери, С.А. Тьюкольский и У.Т. Ветерлинг, «Численные рецепты», Издательство Кембриджского университета, 1986, страница 425.

Примеры

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

Постройте окно и частотную характеристику:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from numpy.fft import fft, fftshift
>>> window = np.hamming(51)
>>> plt.plot(window)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Hamming window")
Text(0.5, 1.0, 'Hamming window')
>>> plt.ylabel("Amplitude")
Text(0, 0.5, 'Amplitude')
>>> plt.xlabel("Sample")
Text(0.5, 0, 'Sample')
>>> plt.show()

>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> 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")
Text(0.5, 1.0, 'Frequency response of Hamming window')
>>> plt.ylabel("Magnitude [dB]")
Text(0, 0.5, 'Magnitude [dB]')
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
Text(0.5, 0, 'Normalized frequency [cycles per sample]')
>>> plt.axis('tight')
...
>>> plt.show()