scipy.signal.check_NOLA¶

scipy.signal.check_NOLA(window, nperseg, noverlap, tol=1e-10)[源代码]¶

检查是否满足非零重叠添加(NOLA)约束。

参数

window字符串、元组或类似数组: 要使用的所需窗口。如果 window 是字符串或元组，则将其传递给 get_window 以生成窗口值，该窗口值是DFT-即使在默认情况下也是如此。看见 get_window 有关窗口和所需参数的列表，请执行以下操作。如果 window is array_like它将直接用作窗口，其长度必须为nperseg。
nperseg集成: 每个线段的长度。
noverlap集成: 线段之间要重叠的点数。
tol浮动，可选: 仓位加权总和与仓位中位数总和的允许方差。

退货

verdict布尔尔: True 如果选择的组合满足以下范围内的NOLA约束 tol ， False 否则

参见

check_COLA: 检查是否满足常量重叠添加(Cola)约束
stft: 短时傅里叶变换
istft: 短时傅里叶逆变换

注意事项

为了能够通过中的逆STFT实现STFT的反转 istft 信号加窗必须遵守“非零重叠相加”(NOLA)的约束：

\[\sum_{t}w^{2} [n-tH] \ne%0\]

为了所有人 \(n\) ，在哪里 \(w\) 是窗口函数， \(t\) 是帧索引，并且 \(H\) 是跳数大小 (\(H\) = nperseg - noverlap )。

这确保了重叠相加反演方程的分母中的归一化因子不为零。只有非常病态的窗口才会不符合NOLA约束。

1.2.0 新版功能.

参考文献

1: 朱利叶斯·O·史密斯三，“频谱音频信号处理”，W3K出版社，2011年，ISBN978-0-9745607-3-1。
2: G.Heinzel，A.Ruediger和R.Schilling，“通过离散傅立叶变换估计频谱和频谱密度，包括窗口函数的综合列表和一些新的顶部窗口”，2002年，http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-557A-5

示例

>>> from scipy import signal

确认重叠75%(3/4)的矩形窗口的NOLA条件：

>>> signal.check_NOLA(signal.windows.boxcar(100), 100, 75)
True

NOLA对于25%(1/4)的重叠也是正确的：

>>> signal.check_NOLA(signal.windows.boxcar(100), 100, 25)
True

“对称”汉窗(用于过滤设计)也是NOLA：

>>> signal.check_NOLA(signal.windows.hann(120, sym=True), 120, 60)
True

只要存在重叠，NOLA就需要相当长的病理窗口才能失败：

>>> w = np.ones(64, dtype="float")
>>> w[::2] = 0
>>> signal.check_NOLA(w, 64, 32)
False

如果没有足够的重叠，则末端为零的窗口将不起作用：

>>> signal.check_NOLA(signal.windows.hann(64), 64, 0)
False
>>> signal.check_NOLA(signal.windows.hann(64), 64, 1)
False
>>> signal.check_NOLA(signal.windows.hann(64), 64, 2)
True

scipy.signal.check_COLA

稀疏矩阵 (scipy.sparse )