torch.signal.windows.windows.kaiser

torch.signal.windows.windows.kaiser(M, *, beta=12.0, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) [source]

Вычисляет окно Кайзера.

Окно Кайзера определяется следующим образом:

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

где I_0 — модифицированная функция Бесселя первого рода нулевого порядка (см. torch.special.i0()), а N = M - 1 if sym else M.

Окно нормировано до 1 (максимальное значение равно 1). Однако значение 1 не достигается, если M — чётное число, а sym — True.

Параметры:

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

Именованные аргументы:

• beta (float, необязательно) – параметр формы окна. Должен быть неотрицательным. По умолчанию: 12.0
• 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) – желаемый тип данных возвращаемого тензора. По умолчанию: если None, используется глобальное значение по умолчанию (см. torch.set_default_dtype()).
• layout (torch.layout, необязательно) – желаемый формат возвращаемого тензора. По умолчанию: torch.strided.
• device (torch.device, необязательно) – желаемое 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 текущее устройство CUDA для типов тензоров CUDA.
• requires_grad (bool, необязательно) – следует ли autograd записывать операции над возвращаемым тензором. По умолчанию: False.

Тип возвращаемого значения:

Tensor

Примеры:

>>> # Generates a symmetric Kaiser window with a shape parameter of 12.0.
>>> torch.signal.windows.kaiser(5)
tensor([4.0065e-05, 2.1875e-03, 4.3937e-02, 3.2465e-01, 8.8250e-01, 8.8250e-01, 3.2465e-01, 4.3937e-02, 2.1875e-03, 4.0065e-05])
>>> # Generates a periodic Kaiser window and shape parameter equal to 0.9.
>>> torch.signal.windows.kaiser(5, sym=False, beta=0.9)
tensor([1.9858e-07, 5.1365e-05, 3.8659e-03, 8.4658e-02, 5.3941e-01, 1.0000e+00, 5.3941e-01, 8.4658e-02, 3.8659e-03, 5.1365e-05])