torch.signal.windows.general_cosine

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

計算通用餘弦窗函式。

通用餘弦窗函式的定義如下：

$$w_n = \sum^{M-1}_{i=0} (-1)^i a_i \cos{ \left( \frac{2 \pi i n}{M - 1}\right)}$$

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

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

• a (Iterable) – 與每個餘弦函式相關的係數。

• sym (bool, 可選) – 如果為 False，返回一個適用於頻譜分析的週期性窗函式。如果為 True，返回一個適用於濾波器設計的對稱窗函式。預設值：True。

• dtype (torch.dtype, 可選) – 返回張量的期望資料型別。預設值：如果為 None，則使用全域性預設值（參見 torch.set_default_dtype()）。

• layout (torch.layout, 可選) – 返回張量的期望佈局。預設值：torch.strided。

• device (torch.device, 可選) – 返回張量的期望裝置。預設值：如果為 None，則對預設張量型別使用當前裝置（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, 可選) – 如果 autograd 應記錄返回張量上的操作。預設值：False。

返回型別

Tensor

示例

>>> # Generates a symmetric general cosine window with 3 coefficients.
>>> torch.signal.windows.general_cosine(10, a=[0.46, 0.23, 0.31], sym=True)
tensor([0.5400, 0.3376, 0.1288, 0.4200, 0.9136, 0.9136, 0.4200, 0.1288, 0.3376, 0.5400])

>>> # Generates a periodic general cosine window wit 2 coefficients.
>>> torch.signal.windows.general_cosine(10, a=[0.5, 1 - 0.5], sym=False)
tensor([0.0000, 0.0955, 0.3455, 0.6545, 0.9045, 1.0000, 0.9045, 0.6545, 0.3455, 0.0955])