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python定义窗函数 python 窗口函数

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python中怎么生成基于窗函数的fir滤波器SciPy提供了firwin用窗函数设计低通滤波器，firwin的调用形式如下：
firwin(N, cutoff, width=None, window='hamming')
其中N为滤波器的长度；cutoff为以正规化的频率；window为所使用的窗函数 。
python中函数定义1、函数定义
①使用def关键字定义函数
②
def 函数名(参数1.参数2.参数3...):
"""文档字符串，docstring，用来说明函数的作用"""
#函数体
return 表达式
注释的作用：说明函数是做什么的，函数有什么功能 。
③遇到冒号要缩进，冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体 ， 描述了函数是做什么的，即函数的功能是什么 。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的 。
2、函数调用
①函数必须先定义，才能调用，否则会报错 。
②无参数时函数的调用：函数名()，有参数时函数的调用：函数名(参数1.参数2.……)
③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身，否则会出不来 ， 陷入循环调用 。
④函数需要调用函数体才会被执行，单纯的只是定义函数是不会被执行的 。
⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里，Step Into My Code进入到调用的模块里函数 。
python如何在命令行定义函数Python在命令行定义函数的方法如下：
打开电脑运行窗体python定义窗函数，输入cmd,点击确定
命令行窗口python定义窗函数，输入python,进入python命令行，编写函数后，敲两次回车，即定义好python定义窗函数了函数
测试函数可以正常使用
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Python 简单的扩音，音频去噪，静音剪切【python定义窗函数 python 窗口函数】数字信号是通过对连续的模拟信号采样得到的离散的函数 。它可以简单看作一个以时间为下标的数组 。比如，x[n]，n为整数 。比如下图是一个正弦信号(n=0,1, ..., 9)：
对于任何的音频文件，实际上都是用这种存储方式，比如，下面是对应英文单词“skip”的一段信号(只不过由于点太多 ， 笔者把点用直线连接了起来）：
衡量数字信号的 能量（强度）  ， 只要简单的求振幅平方和即可：
我们知道 ， 声音可以看作是不同频率的正弦信号叠加 。那么给定一个声音信号（如上图） ， 怎么能够知道这个信号在不同频率区段上的强度呢？答案是使用离散傅里叶变换 。对信号x[n], n=0, ..., N-1，通常记它的离散傅里叶变换为X[n]，它是一个复值函数 。
比如，对上述英文单词“skip”对应的信号做离散傅里叶变换，得到它在频域中的图像是：
可以看到能量主要集中在中低音部分（约16000Hz以下） 。
在频域上 ， 也可以计算信号的强度，因为根据Plancherel定理，有：
对于一般的语音信号，长度都至少在1秒以上，有时候我们需要把其中比如25毫秒的一小部分单独拿出来研究 。将一个信号依次取小段的操作，就称作分帧 。技术上，音频分帧是通过给信号加一系列的 窗函数 实现的 。
我们把一种特殊的函数w[n]，称作窗函数 ， 如果对所有的n ， 有0=w[n]=1，且只有有限个n使得w[n]0 。比如去噪要用到的汉宁窗，三角窗 。
汉宁窗
三角窗
我们将平移的窗函数与原始信号相乘，便得到信号的“一帧”：
w[n+d]*x[n]
比如用长22.6毫秒的汉宁窗加到“skip”信号大约中间部位上，得到一帧的信号：

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