由 dawei
布莱克曼窗（Blackman window）：它是通过使用余弦求和的前三个项形成的圆锥。 它被设计为具有尽可能接近的最小泄漏。 它接近最佳，仅比Kaiser窗口（Kaiser window）差一点。
ASP站长网参数（numpy.blackman）：
M：int输出窗口中的点数。
如果为零或更少，则返回一个空数组。
返回值：
out：数组
最大值标准化为1的窗口（仅当样本数为奇数时才显示1）。
示例：
import numpy as np
print(np.blackman(12))
输出：
[ -1.38777878e-17 3.26064346e-02 1.59903635e-01 4.14397981e-01
7.36045180e-01 9.67046769e-01 9.67046769e-01 7.36045180e-01
4.14397981e-01 1.59903635e-01 3.26064346e-02 -1.38777878e-17]
Python 入门教程：关于 numpy 窗函数 Blackman
绘制窗口及其频率响应（需要SciPy和matplotlib）：
代码：对于窗口：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.fft import fft, fftshift
window = np.blackman(51)
plt.plot(window)
plt.title("www.linuxidc.com")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.xlabel("Sample")
plt.show()
输出：
Python 入门教程：关于 numpy 窗函数 Blackman
代码：对于频率：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.fft import fft, fftshift
window = np.blackman(51)
plt.figure()
A = fft(window, 2048) / 25.5
mag = np.abs(fftshift(A))
freq = np.linspace(-0.5, 0.5, len(A))
response = 20 * np.log10(mag)
response = np.clip(response, -100, 100)
plt.plot(freq, response)
plt.title("www.linuxidc.com")
plt.ylabel("Magnitude [dB]")
plt.xlabel("Normalized frequency [cycles per sample]")
plt.axis('tight')
plt.show()