NumPy 1.14 - numpy.sinc()

numpy.sinc




numpy

numpy.sinc

numpy.sinc(x) [source]

Sinc फ़ंक्शन लौटाएँ।

Sinc फंक्शन है \ sin (\ pi x) / (\ pi x)

पैरामीटर:

x : ndarray

मानों की सरणी (संभवतः बहुआयामी) जिसके लिए sinc(x) गणना करें।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray

sinc(x) , जिसका इनपुट के समान आकार है।

टिप्पणियाँ

sinc(0) सीमा मान 1 है।

नाम sinc "साइन कार्डिनल" या "साइनस कार्डिनलिस" के लिए छोटा है।

सिनस फ़ंक्शन का उपयोग विभिन्न सिग्नल प्रोसेसिंग अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें एंटी-एलियासिंग शामिल है, एक लैंक्ज़ोस रीसम्पलिंग फ़िल्टर के निर्माण में और प्रक्षेप में।

असतत-समय संकेतों के बैंडलीड प्रक्षेप के लिए, आदर्श प्रक्षेप कर्नेल sinc फ़ंक्शन के लिए आनुपातिक है।

संदर्भ

[R565566] वीसस्टीन, एरिक डब्ल्यू। "सिनस फंक्शन।" मैथवर्ल्ड से- एक वुल्फ्राम वेब रिसोर्स। http://mathworld.wolfram.com/SincFunction.html
[R566566] विकिपीडिया, "Sinc फ़ंक्शन", http://en.wikipedia.org/wiki/Sinc_function

उदाहरण

>>> x = np.linspace(-4, 4, 41)
>>> np.sinc(x)
array([ -3.89804309e-17,  -4.92362781e-02,  -8.40918587e-02,
        -8.90384387e-02,  -5.84680802e-02,   3.89804309e-17,
         6.68206631e-02,   1.16434881e-01,   1.26137788e-01,
         8.50444803e-02,  -3.89804309e-17,  -1.03943254e-01,
        -1.89206682e-01,  -2.16236208e-01,  -1.55914881e-01,
         3.89804309e-17,   2.33872321e-01,   5.04551152e-01,
         7.56826729e-01,   9.35489284e-01,   1.00000000e+00,
         9.35489284e-01,   7.56826729e-01,   5.04551152e-01,
         2.33872321e-01,   3.89804309e-17,  -1.55914881e-01,
        -2.16236208e-01,  -1.89206682e-01,  -1.03943254e-01,
        -3.89804309e-17,   8.50444803e-02,   1.26137788e-01,
         1.16434881e-01,   6.68206631e-02,   3.89804309e-17,
        -5.84680802e-02,  -8.90384387e-02,  -8.40918587e-02,
        -4.92362781e-02,  -3.89804309e-17])
>>> plt.plot(x, np.sinc(x))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x...>]
>>> plt.title("Sinc Function")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.ylabel("Amplitude")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.xlabel("X")
<matplotlib.text.Text object at 0x...>
>>> plt.show()

यह 2-D में भी काम करता है:

>>> x = np.linspace(-4, 4, 401)
>>> xx = np.outer(x, x)
>>> plt.imshow(np.sinc(xx))
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>