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gausswin

高斯窗

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w = gausswin(左)
w = gausswin (L,α)

描述

例子

w= gausswin (l）返回一个l分高斯窗口。

w= gausswin (l，α）返回一个l-点高斯窗带宽度因子α．

请注意

如果窗口被剪断，则增加l，点数。

例子

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打开生活的脚本

创建64点高斯窗口。显示结果wvtool．

L = 64;wvtool (gausswin (L))

图形窗口可视化工具包含2个轴和其他类型的uimenu, uitoolbar, uimpanel对象。标题为Time domain的轴1包含一个类型为line的对象。带有标题的轴2包含一个类型为line的对象。

打开生活的脚本

这个例子表明高斯窗的傅里叶变换也是高斯的，标准差是倒数。这是时频不确定原理的一个例子。

创建一个长度为64的高斯窗口gausswin定义方程。集 α ＝ 8 ，其标准差为64/16 = 4。因此，你期望高斯函数本质上被限制在平均值±3个标准差，或者近似支持[- 12,12]。金宝app

N = 64;n = - (n - 1) / 2: (n - 1) / 2;α= 8;w = gausswin (N,α);方差= (n - 1) /(2 *α);y = exp (1/2 * (n /方差)。^ 2);情节(n, w)在情节(n y“。”)举行从包含(“样本”)标题('高斯窗，N = 64'）

图中包含一个坐标轴。标题为高斯窗口，N = 64的轴包含2个类型为line的对象。

得到高斯窗口在256点处的傅里叶变换。使用fftshift使傅里叶变换在零频率(DC)处居中。

nfft = 4 * N;频率= -π:2 *π/ nfft:介子/ nfft;wdft = fftshift (fft (w, nfft));

高斯窗的傅里叶变换也是高斯函数它的标准差是时域标准差的倒数。在计算中包括高斯归一化因子。

ydft = exp(1/2 *(频率/(1 /方差))^ 2)*(方差* 12 +(2 *π));情节(频率/π,abs (wdft))在情节(频率/π,abs (ydft),“。”)举行从包含('归一化频率(\乘以\ rad/sample)')标题(高斯窗的傅里叶变换）

图中包含一个坐标轴。标题为高斯窗口傅里叶变换的轴包含两个类型为line的对象。

输入参数

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窗口长度，指定为正整数。

数据类型:单|双

宽度因子，指定为正实标量。α与窗口的宽度成反比。

数据类型:单|双

输出参数

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高斯窗口，作为列向量返回。

算法

高斯窗系数由下式计算:

w （ n ） ＝ e − 1 2 （ α n （ l − 1 ） / 2 ） 2 ＝ e − n 2 / 2 σ 2 ，

- - - - - - (l- 1) / 2≤n≤(l- 1) / 2,α与标准差成反比，σ，一个高斯随机变量。与高斯概率密度函数标准差的精确对应为σ= (l- 1) / (2α）．

参考文献

埃里克·W·汉森傅里叶变换:原理与应用．纽约:John Wiley & Sons, 2014。

Oppenheim, Alan V.， Ronald W. Schafer, and John R. Buck。离散时间信号处理．上鞍河，新泽西州:普伦蒂斯霍尔，1999。

扩展功能

C / c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

另请参阅

应用程序

功能

之前介绍过的R2006a

信号处理工具箱文档

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基于MATLAB的信号处理深度学习

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