torch.signal.windows.windows.bartlett

torch.signal.windows.windows.bartlett(M, *, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) [source]

Вычисляет окно Бартлетта.

Окно Бартлетта определяется следующим образом:

$$w_n = 1 - \left| \frac{2n}{M - 1} - 1 \right| = \begin{cases} \frac{2n}{M - 1} & \text{if } 0 \leq n \leq \frac{M - 1}{2} \\ 2 - \frac{2n}{M - 1} & \text{if } \frac{M - 1}{2} < n < M \\ \end{cases}$$

Окно нормировано на 1 (максимальное значение равно 1). Однако значение 1 не достигается, если M чётное и sym равно True.

Параметры:

M (int) – длина окна. Другими словами, количество точек в возвращаемом окне.

Именованные аргументы:

• sym (bool, необязательно) – Если False, возвращает периодическое окно, подходящее для спектрального анализа. Если True, возвращает симметричное окно, подходящее для проектирования фильтров. Значение по умолчанию: True.
• dtype (torch.dtype, необязательно) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. Значение по умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_dtype()).
• layout (torch.layout, необязательно) – требуемый формат возвращаемого тензора. Значение по умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, необязательно) – требуемое устройство для возвращаемого тензора. Значение 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 с возвращаемым тензором. Значение по умолчанию: False.

Тип возвращаемого значения:

Тензор

Примеры:

>>> # Generates a symmetric Bartlett window.
>>> torch.signal.windows.bartlett(10)
tensor([0.0000, 0.2222, 0.4444, 0.6667, 0.8889, 0.8889, 0.6667, 0.4444, 0.2222, 0.0000])

>>> # Generates a periodic Bartlett window.
>>> torch.signal.windows.bartlett(10, sym=False)
tensor([0.0000, 0.2000, 0.4000, 0.6000, 0.8000, 1.0000, 0.8000, 0.6000, 0.4000, 0.2000])