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) ...
主瓣窄的窗函数一般旁瓣泄漏大,频谱泄漏主要集中在旁瓣范围内。旁瓣衰减大的窗函数,一般主瓣较宽,泄漏主要集中在主瓣范围内。 当选择加窗DFT时,已知采样长度N的选择与最小频域分辨率有关,而从上表中看到采样长度N还与窗函数的主瓣宽度相关,所以N的选择应为 N≥(fs/△fmin)K 式中:K为窗函数的主瓣宽度与矩...
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,...
Python 实现窗函数 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) = 0。 汉宁窗(Hanning)的定义为: 如果0 n M - 1, W(n) = ,否则 W(n) = 0。 Python高效编程 汉明窗(Hamming): 如果0...
Python数据分析_Pandas_窗函数 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。
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...
窗函数 窗函数通过最小化 sinc 的旁瓣来降低频谱泄漏。这项工作通过同时将输入信号在采样间隔的起始和末尾点的振幅强制平滑为一个单一的共同值来完成(使其周期化,会降低高频分量的振幅)。下面用 python 代码画出矩形窗、三角窗和汉宁窗的振幅及其幅频响应。 %matplotlib notebook import numpy as np import scipy...
窗函数可以将信号转换为频域,并且可以帮助我们设计出更加准确的低通滤波器。 步骤如下: 1.首先,我们需要确定低通滤波器的截止频率。这通常由我们的应用程序决定。 2.然后,我们需要选择一个窗函数。常见的窗函数有矩形窗、汉宁窗、布莱克曼窗等。 3.接下来,我们需要计算窗函数的系数。这可以通过使用scipy.signal库...
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。