python 汉宁窗

Python中的汉宁窗是一种常用的窗函数，它可以用来对信号进行加窗操作，以减少频率泄露的问题。汉宁窗函数可以通过以下代码实现：

import numpy as np

def choose_windows(name='Hamming', N=20):
    if name == 'Hamming':
        window = np.array([0.54 - 0.46 * np.cos(2 * np.pi * n / (N - 1)) for n in range(N)])
    elif name == 'Hanning':
        window = np.array([0.5 - 0.5 * np.cos(2 * np.pi * n / (N - 1)) for n in range(N)])
    elif name == 'Rect':
        window = np.ones(N)
    return window

以上代码定义了一个名为"choose_windows"的函数，它接受两个参数：name和N。name参数用于指定窗函数的类型，这里可以选择使用"Hamming"、"Hanning"或"Rect"窗函数。N参数表示窗口的长度。函数会根据参数的不同返回相应类型的窗函数。

需要注意的是，这里使用了NumPy库来进行数学运算和数组操作。如果尚未安装NumPy库，可以通过以下命令来安装：

pip install numpy

使用汉宁窗函数时，可以调用"choose_windows"函数并传入"Hamming"作为参数来获取汉宁窗函数的数组。例如：

window = choose_windows('Hamming', N=20)

这样就可以得到一个长度为20的汉宁窗函数数组，并将其存储在变量"window"中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [一文讲透系列：在工程应用中使用python做FFT分析](https://blog.csdn.net/RockHill_001/article/details/127498135)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python 实现hanming窗口](https://blog.csdn.net/u011808673/article/details/117735864)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]