torch.signal.windows.bartlett

torch.signal.windows.bartlett(M, *, sym=True, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)

計算 Bartlett 窗函式。

Bartlett 窗函式定義如下：

$$w_n = 1 - \left| \frac{2n}{M - 1} - 1 \right| = \begin{cases} \frac{2n}{M - 1} & \text{if } 0 \leq n \leq \frac{M - 1}{2} \\ 2 - \frac{2n}{M - 1} & \text{if } \frac{M - 1}{2} < n < M \\ \end{cases}$$

該窗函式被歸一化為 1（最大值為 1）。然而，如果 M 是偶數且 sym 為 True，則最大值 1 不會出現在結果中。

引數

M (int) – 窗函式的長度，換句話說，返回的窗函式的點數。

關鍵字引數

• sym (bool, optional) – 如果為 False，返回適用於譜分析的週期窗函式。如果為 True，返回適用於濾波器設計的對稱窗函式。預設值：True。

• dtype (torch.dtype, optional) – 返回張量所需的資料型別。預設值：如果為 None，則使用全域性預設設定（參見 torch.set_default_dtype()）。

• layout (torch.layout, optional) – 返回張量所需的記憶體佈局。預設值：torch.strided。

• device (torch.device, optional) – 返回張量所需的裝置。預設值：如果為 None，則使用預設張量型別的當前裝置（參見 torch.set_default_device()）。對於 CPU 張量型別，device 將是 CPU；對於 CUDA 張量型別，將是當前的 CUDA 裝置。

• requires_grad (bool, optional) – 如果 autograd 應該記錄返回張量上的操作，則為 True。預設值：False。

返回型別

Tensor

示例

>>> # Generates a symmetric Bartlett window.
>>> torch.signal.windows.bartlett(10)
tensor([0.0000, 0.2222, 0.4444, 0.6667, 0.8889, 0.8889, 0.6667, 0.4444, 0.2222, 0.0000])

>>> # Generates a periodic Bartlett window.
>>> torch.signal.windows.bartlett(10, sym=False)
tensor([0.0000, 0.2000, 0.4000, 0.6000, 0.8000, 1.0000, 0.8000, 0.6000, 0.4000, 0.2000])