PyTorchでSciPyライクな信号処理：torch.signal.windows.hann徹底解説

PyTorchにおけるSciPyライクな信号処理：torch.signal.windows.hann解説

PyTorchは、深層学習フレームワークとして広く知られていますが、torch.signalモジュールを用いることで、SciPyライクな信号処理も可能です。

本記事では、torch.signal.windows.hann関数に焦点を当て、以下の内容を解説します。

• Hann窓とは？
• torch.signal.windows.hann関数の詳細
• 具体的なコード例

Hann窓とは？

Hann窓は、信号処理で用いられる窓関数のひとつです。矩形窓と比べて、周波数領域におけるサイドローブのレベルを低減する効果があります。

torch.signal.windows.hann関数は、Hann窓を生成します。

• 引数
  • window_length: 生成する窓の長さ
  • periodic: Trueの場合、周期的な窓を生成します。Falseの場合、非周期的な窓を生成します。
  • dtype: データ型
• 戻り値
  • Hann窓

コード例

import torch

# Hann窓の長さを指定
window_length = 1024

# Hann窓を生成
hann_window = torch.signal.windows.hann(window_length)

# Hann窓を表示
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(hann_window)
plt.show()

まとめ

torch.signal.windows.hann関数は、Hann窓を生成する便利な関数です。信号処理を行う際には、ぜひ活用してみてください。

Hann窓を用いたサンプルコード

import torch

# 入力信号
input_signal = torch.randn(1024)

# Hann窓を生成
hann_window = torch.signal.windows.hann(len(input_signal))

# Hann窓を信号に適用
windowed_signal = input_signal * hann_window

# 結果を表示
plt.plot(input_signal)
plt.plot(windowed_signal)
plt.show()

スペクトル分析

import torch

# 入力信号
input_signal = torch.randn(1024)

# Hann窓を生成
hann_window = torch.signal.windows.hann(len(input_signal))

# Hann窓を信号に適用
windowed_signal = input_signal * hann_window

# スペクトル計算
fft_windowed = torch.fft.fft(windowed_signal)

# スペクトルを表示
plt.plot(torch.abs(fft_windowed))
plt.show()

FIRフィルタ

import torch

# FIRフィルタの係数
filter_coef = torch.randn(64)

# 入力信号
input_signal = torch.randn(1024)

# Hann窓を生成
hann_window = torch.signal.windows.hann(len(input_signal))

# Hann窓を信号に適用
windowed_signal = input_signal * hann_window

# FIRフィルタ処理
filtered_signal = torch.nn.functional.conv1d(windowed_signal.view(1, 1, -1), filter_coef.view(1, -1, 1))

# 結果を表示
plt.plot(input_signal)
plt.plot(filtered_signal)
plt.show()

その他

• Hann窓を用いた波形合成
• Hann窓を用いた音声処理

これらのサンプルコードを参考に、Hann窓を様々な信号処理に活用してみてください。

Hann窓の代替方法

矩形窓

• 最も単純な窓関数
• 周波数領域におけるサイドローブレベルが高い
• 計算量が軽い

三角窓

• Hann窓よりもサイドローブレベルが低い
• 矩形窓よりも滑らかな形状

Hamming窓

• Hann窓と三角窓の中間的な特性を持つ
• サイドローブレベルと滑らかさのバランスが良い

Blackman窓

• 非常に低いサイドローブレベルを持つ
• 矩形窓よりも計算量が重い

Kaiser窓

• 自由にサイドローブレベルとメインローブ幅を設定できる
• 柔軟性が高い

これらの窓関数は、torch.signal.windowsモジュールで利用可能です。

import torch

# 矩形窓
rectangular_window = torch.ones(1024)

# 三角窓
triangular_window = torch.bartlett(1024)

# Hamming窓
hamming_window = torch.hamming(1024)

# Blackman窓
blackman_window = torch.blackman(1024)

# Kaiser窓
kaiser_window = torch.kaiser(1024, beta=6)

# 窓関数を表示
plt.plot(rectangular_window)
plt.plot(triangular_window)
plt.plot(hamming_window)
plt.plot(blackman_window)
plt.plot(kaiser_window)
plt.show()

用途に応じて、最適な窓関数を選択してください。