scipy.signal.

get_window#

scipy.signal.get_window(window, Nx, fftbins=True, *, xp=None, device=None)[Quelle]#

Gibt ein Fenster einer gegebenen Länge und eines gegebenen Typs zurück.

Parameter:

windowstring, float oder tuple: Der Typ des zu erstellenden Fensters. Weitere Details siehe unten.
Nxint: Die Anzahl der Abtastpunkte im Fenster.
fftbinsbool, optional: Wenn True (Standard), wird ein "periodisches" Fenster erstellt, das zur Verwendung mit ifftshift und zur Multiplikation mit dem Ergebnis einer FFT bereit ist (siehe auch fftfreq). Wenn False, wird ein "symmetrisches" Fenster zur Verwendung bei der Filterkonstruktion erstellt.
xparray_namespace, optional: Optionaler Array-Namespace. Sollte mit dem Array-API-Standard kompatibel sein oder von array-api-compat unterstützt werden. Standard: numpy
device: any: optionale Gerätespezifikation für die Ausgabe. Sollte mit einer der unterstützten Gerätespezifikationen in xp übereinstimmen.

Rückgabe:

get_windowndarray: Gibt ein Fenster der Länge Nx und des Typs window zurück.

Hinweise

Fenstertypen

boxcar
triang
blackman
hamming
hann
bartlett
flattop
parzen
bohman
blackmanharris
nuttall
barthann
cosine
exponential
tukey
taylor
lanczos
kaiser (benötigt beta)
kaiser_bessel_derived (benötigt beta)
gaussian (benötigt Standardabweichung)
general_cosine (benötigt Gewichtungskoeffizienten)
general_gaussian (benötigt Potenz, Breite)
general_hamming (benötigt Fensterkoeffizient)
dpss (benötigt normalisierte Halb-Bandbreite)
chebwin (benötigt Dämpfung)

Wenn das Fenster keine Parameter benötigt, kann window ein String sein.

Wenn das Fenster Parameter benötigt, muss window ein Tupel sein, wobei das erste Argument der String-Name des Fensters ist und die folgenden Argumente die benötigten Parameter sind.

Wenn window eine Gleitkommazahl ist, wird sie als Beta-Parameter des kaiser-Fensters interpretiert.

Jeder der oben aufgeführten Fenstertypen ist auch der Name einer Funktion, die direkt aufgerufen werden kann, um ein Fenster dieses Typs zu erstellen.

Beispiele

>>> from scipy import signal
>>> signal.get_window('triang', 7)
array([ 0.125,  0.375,  0.625,  0.875,  0.875,  0.625,  0.375])
>>> signal.get_window(('kaiser', 4.0), 9)
array([ 0.08848053,  0.29425961,  0.56437221,  0.82160913,  0.97885093,
        0.97885093,  0.82160913,  0.56437221,  0.29425961])
>>> signal.get_window(('exponential', None, 1.), 9)
array([ 0.011109  ,  0.03019738,  0.082085  ,  0.22313016,  0.60653066,
        0.60653066,  0.22313016,  0.082085  ,  0.03019738])
>>> signal.get_window(4.0, 9)
array([ 0.08848053,  0.29425961,  0.56437221,  0.82160913,  0.97885093,
        0.97885093,  0.82160913,  0.56437221,  0.29425961])