Python| numpy 中的布莱克曼

布莱克曼窗：它是使用余弦和的前三项形成的锥度。它的设计目的是尽可能减少泄漏。它接近于最佳值，仅比 Kaiser 窗口差一点。

Parameters(numpy.blackman): 
M : int Number of points in the output window.
    If zero or less, an empty array is returned.

Returns: 
out : array

最大值归一化为 1 的窗口（仅当样本数为奇数时才会出现值 1）。

例子：

import numpy as np 
print(np.blackman(12))

输出：

[ -1.38777878e-17   3.26064346e-02   1.59903635e-01   4.14397981e-01
   7.36045180e-01   9.67046769e-01   9.67046769e-01   7.36045180e-01
   4.14397981e-01   1.59903635e-01   3.26064346e-02  -1.38777878e-17]

绘制窗口及其频率响应（需要 SciPy 和 matplotlib）：

代码：对于窗口：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy.fft import fft, fftshift 
  
window = np.blackman(51)
  
plt.plot(window) 
plt.title("Blackman window")
plt.ylabel("Amplitude") 
plt.xlabel("Sample") 
plt.show() 

输出：

代码：对于频率：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy.fft import fft, fftshift 
  
window = np.blackman(51)
  
plt.figure()
  
A = fft(window, 2048) / 25.5
mag = np.abs(fftshift(A))
freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
response = 20 * np.log10(mag)
response = np.clip(response, -100, 100)
  
plt.plot(freq, response)
plt.title("Frequency response of Blackman window")
plt.ylabel("Magnitude [dB]")
plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
plt.axis('tight')
plt.show()

输出：