torch.signal.windows.windows.general_hamming

torch.signal.windows.windows.general_hamming(M, *, alpha=0.54, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) [исходный код]

Вычисляет обобщённое окно Хэмминга.

Обобщённое окно Хэмминга определяется следующим образом:

$$w_n = \alpha - (1 - \alpha) \cos{ \left( \frac{2 \pi n}{M-1} \right)}$$

Окно нормализовано до 1 (максимальное значение равно 1). Однако значение 1 не появляется, если M чётное, а sym равно True.

Параметры:

M (int) – длина окна, то есть количество точек в возвращаемом окне.

Именованные аргументы:

• alpha (float, необязательно) – коэффициент окна. По умолчанию: 0.54.
• 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 CPU 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 Hamming window with the general Hamming window.
>>> torch.signal.windows.general_hamming(10, sym=True)
tensor([0.0800, 0.1876, 0.4601, 0.7700, 0.9723, 0.9723, 0.7700, 0.4601, 0.1876, 0.0800])

>>> # Generates a periodic Hann window with the general Hamming window.
>>> torch.signal.windows.general_hamming(10, alpha=0.5, sym=False)
tensor([0.0000, 0.0955, 0.3455, 0.6545, 0.9045, 1.0000, 0.9045, 0.6545, 0.3455, 0.0955])