torch.signal.windows.windows.blackman

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

Вычисляет окно Блэкмана.

Окно Блэкмана определяется следующим образом:

$$w_n = 0.42 - 0.5 \cos \left( \frac{2 \pi n}{M - 1} \right) + 0.08 \cos \left( \frac{4 \pi n}{M - 1} \right)$$

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

Параметры:

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

Именованные аргументы:

• sym (bool, optional) – Если False, возвращает периодическое окно, подходящее для спектрального анализа. Если True, возвращает симметричное окно, подходящее для разработки фильтров. Значение по умолчанию: True.
• dtype (torch.dtype, optional) – требуемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_dtype()).
• layout (torch.layout, optional) – требуемый формат возвращаемого тензора. Значение по умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, optional) – 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, optional) – следует ли autograd записывать операции над возвращаемым тензором. Значение по умолчанию: False.

Тип возвращаемого значения:

Tensor

Примеры:

>>> # Generates a symmetric Blackman window.
>>> torch.signal.windows.blackman(5)
tensor([-1.4901e-08,  3.4000e-01,  1.0000e+00,  3.4000e-01, -1.4901e-08])

>>> # Generates a periodic Blackman window.
>>> torch.signal.windows.blackman(5, sym=False)
tensor([-1.4901e-08,  2.0077e-01,  8.4923e-01,  8.4923e-01,  2.0077e-01])