scipy.signal.windows.

tukey

scipy.signal.windows.tukey(M, alpha=0.5, sym=True, *, xp=None, device=None)

Gibt ein Tukey-Fenster zurück, auch bekannt als verjüngtes Kosinusfenster.

Parameter:

Mint

Anzahl der Punkte im Ausgabefenster. Wenn Null, wird ein leeres Array zurückgegeben. Bei negativen Werten wird eine Ausnahme ausgelöst.

alphafloat, optional

Formparameter des Tukey-Fensters, der den Bruchteil des Fensters innerhalb des Kosinus-verjüngten Bereichs darstellt. Wenn Null, ist das Tukey-Fenster äquivalent zu einem Rechteckfenster. Wenn Eins, ist das Tukey-Fenster äquivalent zu einem Hann-Fenster.

symbool, optional

Wenn True (Standard), wird ein symmetrisches Fenster zur Filterentwurf verwendet. Wenn False, wird ein periodisches Fenster für die Spektralanalyse generiert.

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:

wndarray

Das Fenster, dessen Maximalwert auf 1 normiert ist (obwohl der Wert 1 nicht erscheint, wenn M gerade und sym True ist).

Referenzen

[1]

Harris, Fredric J. (Jan 1978). „On the use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform“. Proceedings of the IEEE 66 (1): 51-83. DOI:10.1109/PROC.1978.10837

[2]

Wikipedia, „Window function“, https://en.wikipedia.org/wiki/Window_function#Tukey_window

Beispiele

Probieren Sie es in Ihrem Browser aus!

Plotten Sie das Fenster und seine Frequenzantwort

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

>>> window = signal.windows.tukey(51)
>>> plt.plot(window)
>>> plt.title("Tukey window")
>>> plt.ylabel("Amplitude")
>>> plt.xlabel("Sample")
>>> plt.ylim([0, 1.1])

>>> 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("Frequency response of the Tukey window")
>>> plt.ylabel("Normalized magnitude [dB]")
>>> plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")

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