gausswin

高斯窗

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句法

W = gausswin（L）

W = gausswin（L，阿尔法）

描述

例

w ^= gausswin（大号）返回一个大号- 点高斯窗口。

w ^= gausswin（大号，α）返回一个大号- 点高斯窗口宽度因子α。

注意

如果出现的窗口被裁剪，增加大号，点的数量。

例子

全部收缩

高斯窗

开立真实脚本

创建64点高斯窗。结果显示在wvtool。

L = 64;wvtool（gausswin（L））

高斯窗和傅立叶变换

开立真实脚本

该实施例表明的傅立叶变换高斯窗的也是高斯与一个往复标准偏差。这是的时间 - 频率不确定性原理的图示。

通过使用创建长度64的高斯窗gausswin以及定义方程。集 $α = 8$ ，这导致的64/16 = 4。因此，标准偏差，您希望高斯基本上限定于平均值加或减3个标准偏差，或[-12，12]的近似支持。万博1manbetx

N = 64;N =  - （N-1）/ 2：（N-1）/ 2;阿尔法= 8;W = gausswin（N，阿尔法）;STDEV =（N-1）/（2 *阿尔法）;Y = EXP（ -  1/2 *（N / STDEV）^ 2）;图（N，W）保持在图（N，Y，''）保持离xlabel（“样品”）标题（'高斯窗，N = 64'）

在获得256点高斯窗口的傅立叶变换。用fftshift到中心的傅立叶变换在零频率（DC）。

NFFT = 4 * N;FREQ = -pi：2 * PI / NFFT：π-π/ N FFT个;wdft = fftshift（FFT（W，N FFT个））;

高斯窗的傅立叶变换也是高斯与作为时域的标准偏差的倒数的标准偏差。包括在你的计算高斯归一化因子。

ydft = EXP（ -  1/2 *（频率/（1 / STDEV））^ 2）*（STDEV * SQRT（2 * PI））;图（频率/ PI，ABS（wdft））保持在图（频率/ PI，ABS（ydft），''）保持离xlabel（'归一化频率（\倍\ PI弧度/样品）'）标题（“傅立叶变换高斯窗”）