python numpy 函数_Python 入门教程：关于 numpy 窗函数 Blackman

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布莱克曼窗(Blackman window)：它是通过使用余弦求和的前三个项形成的圆锥。 它被设计为具有尽可能接近的最小泄漏。 它接近最佳，仅比Kaiser窗口(Kaiser window)差一点。

参数(numpy.blackman)：

M：int输出窗口中的点数。

如果为零或更少，则返回一个空数组。

返回值：

out：数组

最大值标准化为1的窗口(仅当样本数为奇数时才显示1)。

示例：

import numpy as np

print(np.blackman(12))

输出：

[ -1.38777878e-17 3.26064346e-02 1.59903635e-01 4.14397981e-01

7.36045180e-01 9.67046769e-01 9.67046769e-01 7.36045180e-01

4.14397981e-01 1.59903635e-01 3.26064346e-02 -1.38777878e-17]

绘制窗口及其频率响应(需要SciPy和matplotlib)：

代码：对于窗口：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.fft import fft, fftshift

window = np.blackman(51)

plt.plot(window)

plt.title("www.linuxidc.com")

plt.ylabel("Amplitude")

plt.xlabel("Sample")

plt.show()

输出：

代码：对于频率：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.fft import fft, fftshift

window = np.blackman(51)

plt.figure()

A = fft(window, 2048) / 25.5

mag = np.abs(fftshift(A))

freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))

response = 20 * np.log10(mag)

response = np.clip(response, -100, 100)

plt.plot(freq, response)

plt.title("www.linuxidc.com")

plt.ylabel("Magnitude [dB]")

plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

plt.axis('tight')

plt.show()

输出：

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