matlab的win_1d = window(@hann,79)语句转换为python代码

MATLAB中的`win_1d = window(@hann, 79)`语句用于生成一个一维汉明窗（Hanning窗），其中`@hann`是一个匿名函数指针，表示使用汉明窗函数，`79`是窗口长度。在Python中，可以使用numpy库中的`signal`模块来实现类似的功能。以下是等效的Python代码：

from numpy import hanning, ones
import scipy.signal as signal

# 定义窗口长度
window_length = 79
# 使用hanning函数生成窗口
win_1d = hanning(window_length)

这里我们没有直接模拟匿名函数的概念，因为Python里可以直接传递函数名称。如果需要在Python中创建一个函数并随后应用它作为窗口函数，你可以这样做：

def hann_window(length):
    return hanning(length)

window_length = 79
win_1d = hann_window(window_length)

相关问题

hann_window = hann(N)'; signal_hann = signal .* hann_window;这段matlab代码是什么意思

这段 Matlab 代码的作用是将一个长度为 N 的信号 signal 进行汉宁窗处理，得到一个长度为 N 的信号 signal_hann。

具体而言，首先使用 `hann(N)` 函数生成一个长度为 N 的汉宁窗（也称汉明窗），并使用转置运算符 `'` 将其转换为行向量（Matlab 默认生成的是列向量）。然后将信号 signal 与汉宁窗相乘，得到信号在窗口内的加权值，即 signal_hann。这个过程可以理解为对信号进行加窗处理，以减小信号在两端的泄漏效应，使其更适合进行频域分析。

注意，汉宁窗只是一种加窗方法，其它常见的加窗函数还包括矩形窗、三角窗、布莱克曼窗等。不同的加窗函数对信号的影响不同，需要根据具体应用场景选择合适的窗函数。

def stft( y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window="hann", center=True, dtype=None, pad_mode="reflect", ):

这是一个用于计算短时傅里叶变换（STFT）的函数 `stft`。下面是对函数参数的解释：

- `y`：输入的音频波形数据。
- `n_fft`：FFT窗口大小，默认为2048。它决定了STFT的频率分辨率，通常设置为2的幂次方。
- `hop_length`：帧移，默认为`None`，表示使用`n_fft // 4`。
- `win_length`：窗口长度，默认为`None`，表示使用`n_fft`。
- `window`：窗口函数，默认为"hann"，表示使用汉宁窗口。也可以指定其他窗口函数，比如"hamming"、"blackman"等。
- `center`：是否在每个帧中心对齐窗口，默认为`True`。如果设置为`False`，则窗口将从每个帧的开头开始。
- `dtype`：输出的数据类型，默认为`None`，表示保持输入数据的数据类型。
- `pad_mode`：填充模式，默认为"reflect"。可以是"constant"、"edge"、"linear_ramp"等。

该函数将音频波形数据分帧，并对每一帧应用指定的窗口函数。然后，对每一帧进行快速傅里叶变换（FFT）以得到频谱图。

请注意，上述代码片段中的 `stft` 函数可能来自外部库或其他地方，因此需要确保该函数在代码的上下文中可用。