Python Numpy中的Kaiser

凯撒窗是通过使用贝塞尔函数形成的锥度。

语法: numpy.kaiser(M, beta)

参数 :
M : [int] 输出窗口中的点的数量。如果是零或更少，将返回一个空数组。
beta : [float] 窗口的形状参数。

返回值:
out : [array] 窗口，最大值归一（只有在样本数为奇数时才会出现数值一）。

示例:

import numpy as np 
    
print(np.kaiser(12, 14)) 

输出:

[  7.72686684e-06   3.46009194e-03   4.65200189e-02   2.29737120e-01
   5.99885316e-01   9.45674898e-01   9.45674898e-01   5.99885316e-01
   2.29737120e-01   4.65200189e-02   3.46009194e-03   7.72686684e-06]

绘制窗口及其频率响应

For窗口：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy.fft import fft, fftshift 
   
window = np.kaiser(51, 14)
   
plt.plot(window) 
plt.title("Kaiser window")
plt.ylabel("Amplitude") 
plt.xlabel("Sample") 
plt.show() 

输出:

For频率：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from numpy.fft import fft, fftshift 
    
window = np.kaiser(51, 14)
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 Kaiser window") 
plt.ylabel("Magnitude [dB]") 
plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]") 
plt.axis("tight") 
plt.show() 

输出: