torch.kaiser_window

torch.kaiser_window(window_length, periodic=True, beta=12.0, *, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor

Вычисляет окно Кайзера длиной window_length и параметром формы beta.

Пусть I_0 — модифицированная функция Бесселя первого рода нулевого порядка (см. torch.i0()), а N = L - 1, если periodic равно False, и L, если periodic равно True, где L — это window_length. Эта функция вычисляет:

$$out_i = I_0 \left( \beta \sqrt{1 - \left( {\frac{i - N/2}{N/2}} \right) ^2 } \right) / I_0( \beta )$$

Вызов torch.kaiser_window(L, B, periodic=True) эквивалентен вызову torch.kaiser_window(L + 1, B, periodic=False)[:-1]). Аргумент periodic предназначен для удобного создания периодического окна, которое можно передавать в такие функции, как torch.stft().

Примечание

Если window_length равно единице, возвращается тензор с одним элементом, содержащим единицу.

Параметры:

• window_length (int) – длина окна.
• periodic (bool, необязательно) – Если True, возвращает периодическое окно, подходящее для спектрального анализа. Если False, возвращает симметричное окно, подходящее для разработки фильтров.
• beta (float, необязательно) – параметр формы окна.

Именованные аргументы:

• dtype (torch.dtype, необязательно) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_dtype()).
• layout (torch.layout, необязательно) – требуемая раскладка возвращаемого тензора окна. Поддерживается только torch.strided (плотная раскладка).
• device (torch.device, необязательно) – требуемое устройство для возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется текущее устройство для типа тензора по умолчанию (см. torch.set_default_device()). device будет CPU для типов тензоров CPU и текущим устройством CUDA для типов тензоров CUDA.
• requires_grad (bool, необязательно) – следует ли autograd записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.