详解Numpy blackman()（布莱克曼窗口函数）的作用与使用方法

Numpy blackman()函数是用于生成Blackman窗口的函数，该窗口是由一组赋值组成，用于在时域和频域中应用于数字信号。Blackman窗口通常用于数字信号处理的谱分析和频谱估计中，以减小频域泄漏的作用。

使用方法

numpy.blackman(M, sym=True)

参数说明

• M：生成信号窗口的长度，默认值为1。
• sym：如果True，生成对称的窗口。默认情况下，生成的窗口是非对称的。

返回值说明：

Blackman窗口函数的数组。

实例1

生成Blackman窗口并应用于一个sinc信号：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个sinc信号
N = 1000
T = 1/8000
t = np.linspace(0, N*T, N)
x = np.sinc(50*t)

# 生成窗口
window = np.blackman(N)

# 对信号应用窗口
xw = x * window

# 绘制结果
plt.plot(t, x, label='Original Signal')
plt.plot(t, xw, label='Windowed Signal')
plt.legend()
plt.title('Sinc signal with Blackman window')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

结果图像如下所示：

实例2

使用Blackman窗口对一个正弦信号进行频谱分析：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个正弦信号
fs = 1000
t = np.arange(0, 1, 1/fs)
x = np.sin(2*np.pi*50*t)

# 先计算信号的快速傅里叶变换（FFT）
X = np.fft.fft(x)

# 生成Blackman窗口
N = len(x)
window = np.blackman(N)

# 对信号应用窗口
xw = x * window

# 对窗口后的信号进行FFT
Xw = np.fft.fft(xw)

# 将FFT结果转换为dB值
Xw_db = 20*np.log10(abs(Xw))

# 生成频率轴
freqs = np.fft.fftfreq(N, 1/fs)

# 绘制结果
plt.plot(freqs, X, label='Original signal')
plt.plot(freqs, Xw, label='Signal with Blackman window')
plt.plot(freqs, Xw_db, label='Signal with Blackman window (dB)')
plt.legend()
plt.title('FFT for sinusoid with Blackman window')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude (dB)')
plt.show()

结果图像如下所示：