torch.signal.windows.hann¶
- torch.signal.windows.hann(M, *, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)[源代码]¶
计算汉宁窗。
汉宁窗定义如下
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) – 窗口长度。换句话说,返回窗口的点数。
- 关键字参数
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(参见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
。
- 返回类型
示例
>>> # Generates a symmetric Hann window. >>> torch.signal.windows.hann(10) tensor([0.0000, 0.1170, 0.4132, 0.7500, 0.9698, 0.9698, 0.7500, 0.4132, 0.1170, 0.0000]) >>> # Generates a periodic Hann window. >>> torch.signal.windows.hann(10, sym=False) tensor([0.0000, 0.0955, 0.3455, 0.6545, 0.9045, 1.0000, 0.9045, 0.6545, 0.3455, 0.0955])