python矩形窗函数 python画圆角矩形
几种常见窗函数及其matlab应用
我举个例子好了。
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矩形窗的窗函数是w=boxcar(n)；
其中n是窗长度。
输入这三行代码就可以看到矩形窗的频率响应了。
n=100;
w=boxcar(n);
fvtool(w)；
如果你想看其他窗函数的频率响应，把boxcar换掉就可以了。
（1）矩形窗（rectangle
window）
调用格式：w=boxcar(n)，根据长度
n
产生一个矩形窗
w。
（2）三角窗（triangular
window）
调用格式：w=triang(n)，根据长度
n
产生一个三角窗
w。
（3）汉宁窗（hanning
window）
调用格式：w=hanning(n)，根据长度
n
产生一个汉宁窗
w。
（4）海明窗（hamming
window）
调用格式：w=hamming(n)，根据长度
n
产生一个海明窗
w。
（5）布拉克曼窗（blackman
window）
调用格式：w=blackman(n)，根据长度
n
产生一个布拉克曼窗
w。
（6）恺撒窗（kaiser
window）
调用格式：w=kaiser(n,beta)，根据长度
n
和影响窗函数旁瓣的β参数产生一个恺撒窗w。
参考的函数就是这几个
矩形窗函数可以写成g
可以。矩形窗函数是最为简单和容易理解的窗函数，矩形窗函数可以写成g，从矩形窗函数开始。矩形函数具有一个特性为紧支撑性，即一部分不为零，其余全都为0。
二级Python----Python的内置函数及标准库（DAY 8）
python的内置函数（68个）
Python考核31个内置函数，
python内置了很多内置函数、类方法属性及各种模块。当我们想要当我们想要了解某种类型有哪些属性方法以及每种方法该怎么使用时，我们可以使用dir()函数和help()函数在python idle交互式模式下获得我们想要的信息。
• dir()函数获得对象中可用属性的列表
Python中的关键词有哪些？
dir(__builtins__)：查看python内置函数
help(‘keywords‘)：查看python关键词
如微分积分方程的求解程序、访问互联网、获取日期和时间、机器学习算法等。这些程序往往被收入程序库中，构成程序库。
只有经过严格检验的程序才能放在程序库里。检验，就是对程序作充分的测试。通常进行的有正确性测试、精度测试、速度测试、边界条件和出错状态的测试。经过检验的程序不但能保证计算结果的正确性，而且对错误调用也能作出反应。程序库中的程序都是规范化的。所谓规范化有三重含义：①同一库里所有程序的格式是统一的；② 对这些程序的调用方法是相同的；③ 每个程序所需参数的数目、顺序和类型都是严格规定好的。
Python的库包含标准库和第三方库
标准库：程序语言自身拥有的库，可以直接使用。help('modules')
第三方库：第三方者使用该语言提供的程序库。
标准库： turtle 库（必选）、 random 库（必选）、 time 库（可选）。
• turtle 库：图形绘制库
原理如同控制一只海龟，以不同的方向和速度进行位移而得到其运动轨迹。
使用模块的帮助时，需要先将模块导入。
例如：在IDLE中输入import turtle
dir(turtle)
help(turtle.**)
1.画布
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域, 我们可以设置它的大小和初始位置。
setup()方法用于初始化画布窗口大小和位置，参数包括画布窗口宽、画布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。
参数:width, height: 输入宽和高为整数时,表示 像素 ;为小数时,表示占据电脑屏幕的比例。(startx,starty):这一坐标表示
矩形窗口左上角顶点的位置,如果为空,则窗口位于屏幕中心:
例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置开始创建640×480大小的画布窗体。
2、画笔
• color() 用于设置或返回画笔颜色和填充颜色。
例如：color(‘red’)将颜色设为红色，也可用fillcolor()方法设置或返回填充颜色，或用pencolor()方法设置或返回笔触颜色。
矩形窗函数的性质 窗函数定义
1、矩形窗函数的性质如下：矩形窗属于时间变量的零次幂窗。矩形窗使用最多，习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。这种窗的优点是主瓣比较集中，缺点是旁瓣较高，并有负旁瓣，导致变换中带进了高频干扰和泄漏，甚至出现负谱现象。
2、窗函数的定义如下：数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换是研究整个时间域和频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段，然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。无限长的信号被截断以后，其频谱发生了畸变，原来集中在f(0)处的能量被分散到两个较宽的频带中去了（这种现象称之为频谱能量泄漏）。
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