Tensorflow.js tf.signal.hannWindow()函数介绍

简介

Tensorflow.js是一个基于JavaScript的机器学习库，可以在浏览器上运行Tensorflow模型。tf.signal.hannWindow()函数是其中的信号处理函数之一，用于创建汉宁窗函数。汉宁窗函数是一种窗函数（也称作加窗函数），是一类用于生成在时域上以截断样本为窗口的信号序列的函数，通常用于在正弦波中找出频率。

语法

tf.signal.hannWindow(size, options?)

参数

• size：{number} 返回的窗口长度。
• options：{object} 窗口选项对象，可选。

选项对象：

• periodic：{boolean} 默认是true，表示是否要在窗口末尾重复第一个样本以便使其连续。如果为false，则在整个窗口后附加零，以使其与输入信号长度匹配。

返回值

• {Tensor} windowedTensor：具有与输入相同形状的窗口张量。

例子

const tf = require('@tensorflow/tfjs');
require('@tensorflow/tfjs-node');
const { createCanvas } = require('canvas');
const fs = require('fs');

const canvas = createCanvas(480, 320);
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.fillStyle = '#333333';
ctx.fillRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

const imgData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const imgTensor = tf.browser.fromPixels(imgData, 4);
const hannWindow = tf.signal.hannWindow(imgTensor.shape[0], { periodic: false });
const windowedTensor = hannWindow.mul(imgTensor);
const fft = tf.signal.fft(windowedTensor);
const abs = tf.abs(fft);
const db = tf.log(tf.add(abs, 1)).mul(10);

db.data().then(data => {
  console.log(data);
});

以上代码通过hannWindow窗口函数计算一个图像的快速傅里叶变换（FFT），最终输出值是转换为分贝（dB）的图像。hannWindow()函数根据输入张量的长度创建一个汉宁窗口，该窗口用于在正弦波中找出频率。mul()函数将窗口应用于输入信号。由于周期性设置为false，所以在窗口结尾处添加了零以使其与输入信号长度匹配。

参考资料

• Tensorflow.js API 文档
• 汉宁窗函数 - 维基百科