scipy.signal.windows.general_gaussian

scipy.signal.windows.general_gaussian(M, p, sig, sym=True)

返回一个具有广义高斯形状的窗口。

参数

M集成

输出窗口中的点数。如果为零或更小，则返回空数组。

p浮动

形状参数。P=1等同于 gaussian ，p=0.5与拉普拉斯分布形状相同。

sig浮动

标准差，西格玛。

sym布尔值，可选

如果为True(默认值)，则生成对称窗口，用于过滤设计。如果为False，则生成周期性窗口，用于频谱分析。

退货

wndarray

最大值归一化为1的窗口(尽管在以下情况下不会显示值1 M 是均匀的，并且 sym 为True)。

注意事项

广义高斯窗口定义为

\[W(N)=e^{-\frac{1}{2}\left|\frac{n}{\sigma}\right|^{2p}}\]

半功率点在

\[(2\log(2))^{1/(2 P)}\sigma\]

示例

绘制窗口及其频率响应：

>>> from scipy import signal
>>> from scipy.fft import fft, fftshift
>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>> window = signal.windows.general_gaussian(51, p=1.5, sig=7)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title(r"Generalized Gaussian window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("Sample")

>>> plt.figure()
>>> A = fft(window, 2048) / (len(window)/2.0)
>>> freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
>>> response = 20 * np.log10(np.abs(fftshift(A / abs(A).max())))
>>> plt.plot(freq, response)
>>> plt.axis([-0.5, 0.5, -120, 0])
>>> plt.title(r"Freq. resp. of the gen. Gaussian "
...           r"window (p=1.5, $\sigma$=7)")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")