torch.signal.windows.windows.cosine

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

Вычисляет оконную функцию с простой косинусоидальной формой, следуя той же реализации, что и SciPy. Эта оконная функция также известна как синусное окно.

Косинусное окно определяется следующим образом:

$$w_n = \sin\left(\frac{\pi (n + 0.5)}{M}\right)$$

Эта формула отличается от стандартной формулы косинусного окна наличием слагаемого 0.5 в числителе, которое смещает положения отсчётов. Благодаря этой поправке окно начинается и заканчивается ненулевыми значениями.

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

Параметры:

M (int) – длина окна. Иными 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. По умолчанию: True.
• 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) – требуемый формат возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.strided.
• 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 процессором для типов тензоров CPU и текущим устройством CUDA для типов тензоров CUDA.
• requires_grad (bool, необязательно) – нужно ли autograd записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.

Тип возвращаемого значения:

Tensor

Примеры:

>>> # Generates a symmetric cosine window.
>>> torch.signal.windows.cosine(10)
tensor([0.1564, 0.4540, 0.7071, 0.8910, 0.9877, 0.9877, 0.8910, 0.7071, 0.4540, 0.1564])

>>> # Generates a periodic cosine window.
>>> torch.signal.windows.cosine(10, sym=False)
tensor([0.1423, 0.4154, 0.6549, 0.8413, 0.9595, 1.0000, 0.9595, 0.8413, 0.6549, 0.4154])