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。
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]
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：
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()
输出：
