torch.signal.windows.gaussian¶
- torch.signal.windows.gaussian(M, *, std=1.0, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)[源代码]¶
计算具有高斯波形的窗口。
高斯窗口定义如下
窗口归一化为 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) – 窗口的长度。换句话说,返回窗口的点数。
- 关键字参数
std (float, 可选) – 高斯的标准差。它控制窗口的窄或宽。默认值:1.0。
sym (bool, 可选) – 如果为 False,则返回适合用于频谱分析的周期性窗口。如果为 True,则返回适合用于滤波器设计的对称窗口。默认值:True。
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(请参阅torch.set_default_dtype()
)。layout (
torch.layout
,可选) – 返回张量的所需布局。默认值:torch.strided
。device (
torch.device
,可选) – 返回张量的目标设备。默认: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:
False
。
- 返回类型
示例
>>> # Generates a symmetric gaussian window with a standard deviation of 1.0. >>> torch.signal.windows.gaussian(10) tensor([4.0065e-05, 2.1875e-03, 4.3937e-02, 3.2465e-01, 8.8250e-01, 8.8250e-01, 3.2465e-01, 4.3937e-02, 2.1875e-03, 4.0065e-05]) >>> # Generates a periodic gaussian window and standard deviation equal to 0.9. >>> torch.signal.windows.gaussian(10, sym=False,std=0.9) tensor([1.9858e-07, 5.1365e-05, 3.8659e-03, 8.4658e-02, 5.3941e-01, 1.0000e+00, 5.3941e-01, 8.4658e-02, 3.8659e-03, 5.1365e-05])