torch.kaiser_window¶
- torch.kaiser_window(window_length, periodic=True, beta=12.0, *, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) Tensor ¶
计算具有窗口长度
window_length
和形状参数beta
的 Kaiser 窗口。令 I_0 为第一类零阶修正贝塞尔函数(参见
torch.i0()
) 以及如果periodic
为 False 则N = L - 1
,如果periodic
为 True 则L
,其中L
是window_length
。此函数计算调用
torch.kaiser_window(L, B, periodic=True)
等效于调用torch.kaiser_window(L + 1, B, periodic=False)[:-1])
。periodic
参数旨在作为一种有用的简写方式,用于生成周期性窗口作为函数(如torch.stft()
)的输入。注意
如果
window_length
为 1,则返回的窗口是一个包含 1 的单元素张量。- 参数
- 关键字参数
dtype (
torch.dtype
,可选) – 返回张量的所需数据类型。默认值:如果为None
,则使用全局默认值(参见torch.set_default_dtype()
)。layout (
torch.layout
,可选) – 返回窗口张量的所需布局。仅支持torch.strided
(密集布局)。device (
torch.device
,可选) – 返回张量的所需设备。默认值:如果为None
,则使用默认张量类型的当前设备(参见torch.set_default_device()
)。对于 CPU 张量类型,device
将为 CPU;对于 CUDA 张量类型,device
将为当前 CUDA 设备。requires_grad (bool, 可选) – 是否应记录返回张量上的操作。默认值:
False
。