x = np.cos( np.linspace(0, 80.7*np.pi, 128) ) # 生成一段非周期信号 w = get_window('hanning', M) # 调用窗函数,生成w(hanning是一种窗函数) X = fft(x) mX = np.abs(X) xw = x*w # 加窗 XW = fft(xw) mXW = np.abs(XW) plt.figure(figsize=(12,12)) plt.subplot(321) ...
常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗、平顶窗和指数窗等。 三 窗函数的时频域特征 加窗实质是用一个所谓的窗函数与原始的时域信号做乘积的过程,使得相乘后的信号似乎更好的满足傅里叶变换的周期性要求,如下图4所示,原始的信号是不满足FFT变换的周期性要求的,变换后存在泄漏,如果施加一个窗函数,会在一定程度上减少泄...
Python中常用的窗函数滤波函数有多个,其中比较常用的是numpy库中的hamming、hanning和blackman窗函数。 一、hamming窗函数 1.1 窗函数简介 hamming窗函数是一种常用的平滑窗函数,它在时域上是一段平滑的余弦函数。在频域上,hamming窗函数的幅度频谱具有较宽的主瓣和较小的泄漏谱。 1.2 使用方法 在Python的numpy库中,...
加窗后的信号: FFT之后: 对比加窗前后,频谱能量会相对集中在主瓣的左右两点,相比加窗之前,其他频点的能量分布明显减少。加窗是能够明显的减少频谱泄露的。 不同窗函数和选择 一个窗函数需要关注的主要特征: 常见窗函数的特性: 窗类型 主瓣ENBW 主瓣3dB带宽 幅度误差/dB 最高旁瓣/dB 旁瓣衰减/(dB/decade) 矩...
在数字信号处理中,加窗是音频信号预处理重要的一步,以下使用 Python 实现三种常见的窗函数:矩形窗的定义为:如果 0 n M - 1, W(n) = 1,否则 W(n...
窗函数(window function)经常用在频域信号分析中。我其实不咋个懂,大概是从无限长的信号中截一段出来,然后把这一段做延拓变成一个虚拟的无限长的信号。用来截取的函数就叫窗函数,窗函数又分很多种,什么矩形窗、三角窗、高斯窗。 在scipy.signal中有各种我不懂的实现窗函数的方法。浏览了一下,头疼的紧。
是一种线性的联合时频分析方法,其采用固定的窗函数对信号进行加窗处理,该变换克服了传统傅里叶变换的缺陷,同时易于实现。与傅里叶分析不同,短时傅里叶变换中的窗函数种类繁多,为将短时傅里叶变换的效果最优化,窗函数的选取显得尤为重要。实际应用的基本窗函数,主要分为以下类型:应用幂次时间函数的幂窗、应用三角...
汉明窗口(Hamming Window)是一种在信号处理中常用的窗函数,用于减小频谱泄漏和降低频谱副瓣的影响。它是由数学家理查德·汉明(Richard Hamming)提出的。 汉明窗口是一种平滑的窗函数,其形状类似于钟形曲线。它在窗口的两端逐渐减小,中间部分较宽,可以减小信号在窗口边缘处的突变,从而减小频谱泄漏的问题。
作图直观理解Parzen窗估计(附Python代码) 1.简介 Parzen窗估计属于非参数估计。所谓非参数估计是指,已知样本所属的类别,但未知总体概率密度函数的形式,要求我们直接推断概率密度函数本身。 对于不了解的可以看一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/88562356 下面仅对《模式分类》(第二版)的内容进行简单探讨和代码实现...
窗函数在scipy.signal信号处理工具箱中,如hamming窗: 1 2 import scipy.signal as signal pl.plot(signal.hanning(512)) 利用上面的函数,绘制hanning窗: 1 2 3 4 import pylab as pl import scipy.signal as signal pl.figure(figsize=(6,2)) pl.plot(signal.hanning(512)) ...