torch.signal.windows.blackman

torch.signal.windows.blackman(M, *, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

计算Blackman窗口。

Blackman窗口定义如下：

$$w_n = 0.42 - 0.5 \cos \left( \frac{2 \pi n}{M - 1} \right) + 0.08 \cos \left( \frac{4 \pi n}{M - 1} \right)$$

该窗口被归一化为1（最大值为1）。但是，如果M为偶数且sym为True，则1不会出现。

参数

M (int) – 窗的长度。换句话说，是返回的窗的点数。

关键字参数

• sym (bool, optional) – 如果为False，则返回一个适合用于频谱分析的周期窗口。如果为True，则返回一个适合用于滤波器设计的对称窗口。默认为True。

• dtype (torch.dtype, optional) – 返回张量的目标数据类型。默认：如果为None，则使用全局默认值（参见torch.set_default_dtype()）。

• layout (torch.layout, optional) – 返回张量的目标布局。默认：torch.strided。

• device (torch.device, optional) – 返回张量的目标设备。默认：如果为None，则使用当前设备作为默认张量类型（参见torch.set_default_device()）。对于CPU张量类型，device为CPU，对于CUDA张量类型，则为当前CUDA设备。

• requires_grad (bool, optional) – 是否应为返回的张量记录autograd操作。默认：False。

返回类型

张量

示例

>>> # Generates a symmetric Blackman window.
>>> torch.signal.windows.blackman(5)
tensor([-1.4901e-08,  3.4000e-01,  1.0000e+00,  3.4000e-01, -1.4901e-08])

>>> # Generates a periodic Blackman window.
>>> torch.signal.windows.blackman(5, sym=False)
tensor([-1.4901e-08,  2.0077e-01,  8.4923e-01,  8.4923e-01,  2.0077e-01])