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python信号处理函数 python数字信号处理( 五 )

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上面的程序可以保存在一个文件中(比如test.py) 。我们使用如下方法运行:
$python test.py
以便让进程运行 。当程序运行到signal.pause()的时候，进程暂停并等待信号 。此时，通过按下CTRL+Z向该进程发送SIGTSTP信号 。我们可以看到，进程执行了myHandle()函数, 随后返回主程序，继续执行 。(当然，也可以用$ps查询process ID, 再使用$kill来发出信号 。)
(进程并不一定要使用signal.pause()暂停以等待信号，它也可以在进行工作中接受信号 ， 比如将上面的signal.pause()改为一个需要长时间工作的循环 。)
我们可以根据自己的需要更改myHandler()中的操作，以针对不同的信号实现个性化的处理 。
定时发出SIGALRM信号
一个有用的函数是signal.alarm()，它被用于在一定时间之后，向进程自身发送SIGALRM信号:
import signal
# Define signal handler function
def myHandler(signum, frame):
print("Now, it's the time")
exit()
# register signal.SIGALRM's handler
signal.signal(signal.SIGALRM, myHandler)
signal.alarm(5)
while True:
print('not yet')
我们这里用了一个无限循环以便让进程持续运行 。在signal.alarm()执行5秒之后，进程将向自己发出SIGALRM信号，随后，信号处理函数myHandler开始执行 。
发送信号
signal包的核心是设置信号处理函数 。除了signal.alarm()向自身发送信号之外，并没有其他发送信号的功能 。但在os包中，有类似于linux的kill命令的函数，分别为
os.kill(pid, sid)
os.killpg(pgid, sid)
分别向进程和进程组(见Linux进程关系)发送信号 。sid为信号所对应的整数或者singal.SIG* 。
实际上signal, pause，kill和alarm都是Linux应用编程中常见的C库函数，在这里，我们只不过是用Python语言来实现了一下 。实际上，Python 的解释器是使用C语言来编写的，所以有此相似性也并不意外 。此外，在Python 3.4中 ， signal包被增强，信号阻塞等功能被加入到该包中 。我们暂时不深入到该包中 。
总结
signal.SIG*
signal.signal()
signal.pause()
signal.alarm()
Python 简单的扩音，音频去噪，静音剪切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 。

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