我正在尝试为scipy.signal 中的所有窗口函数添加文档，但我被困在了Slepian（与 DPSS 相同？）和广义高斯窗口上，这是我以前从未听说过的。

有两个变量是某种类型的形状参数，p在广义高斯和width在 Slepian 中。（sig似乎是 sigma，标准偏差。）

2个问题：

1. 谁能解释这些变量的名称和作用，而不是我进行逆向工程和猜测？

2. 你能解释一下这些窗户的用途或用途吗？

def general_gaussian(M, p, sig, sym=True):
    """Return a window with a generalized Gaussian shape.

    The Gaussian shape is defined as ``exp(-0.5*(x/sig)**(2*p))``, the
    half-power point is at ``(2*log(2)))**(1/(2*p)) * sig``.

    """
    if M < 1:
        return np.array([])
    if M == 1:
        return np.ones(1, 'd')
    odd = M % 2
    if not sym and not odd:
        M = M + 1
    n = np.arange(0, M) - (M - 1.0) / 2.0
    w = np.exp(-0.5 * (n / sig) ** (2 * p))
    if not sym and not odd:
        w = w[:-1]
    return w

def slepian(M, width, sym=True):
    """Return the M-point slepian window.

    """
    if (M * width > 27.38):
        raise ValueError("Cannot reliably obtain slepian sequences for"
              " M*width > 27.38.")
    if M < 1:
        return np.array([])
    if M == 1:
        return np.ones(1, 'd')
    odd = M % 2
    if not sym and not odd:
        M = M + 1

    twoF = width / 2.0
    alpha = (M - 1) / 2.0
    m = np.arange(0, M) - alpha
    n = m[:, np.newaxis]
    k = m[np.newaxis, :]
    AF = twoF * special.sinc(twoF * (n - k))
    [lam, vec] = linalg.eig(AF)
    ind = np.argmax(abs(lam), axis=-1)
    w = np.abs(vec[:, ind])
    w = w / max(w)

    if not sym and not odd:
        w = w[:-1]
    return w

可能的匹配：

nipy 的 dpss_windows 函数使用NW，“对应于 2NW = BW*f0 = BW*N/dt 但 dt 取为 1 的标准化半带宽”

Matlab的dpss使用time_halfbandwidth的是同一个窗口吗？是time_halfbandwidth一样的width吗？

这个 DPSS 定义有$\omega_c$“以弧度每秒为单位的所需主瓣截止频率”。

广义正态分布有 β（等于两倍p？），它被称为形状参数，β = 1 的正态分布和 β = 2 的拉普拉斯分布。