Python SciPy signal.bilinear用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.bilinear 的用法。

用法:

scipy.signal.bilinear(b, a, fs=1.0)#

使用双线性变换从模拟滤波器返回数字 IIR 滤波器。

使用 Tustin 的方法将一组极点和零点从模拟 s-plane 转换为数字 z-plane，该方法用 2*fs*(z-1) / (z+1) 代替 s ，保持频率响应的形状。

参数 ：：

b： array_like

模拟滤波器传递函数的分子。

a： array_like

模拟滤波器传递函数的分母。

fs： 浮点数

采样率，作为普通频率(例如，赫兹)。此函数中不进行预变形。

返回 ：：

b： ndarray

变换后的数字滤波器传递函数的分子。

a： ndarray

变换后的数字滤波器传递函数的分母。

例子：

>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np

>>> fs = 100
>>> bf = 2 * np.pi * np.array([7, 13])
>>> filts = signal.lti(*signal.butter(4, bf, btype='bandpass',
...                                   analog=True))
>>> filtz = signal.lti(*signal.bilinear(filts.num, filts.den, fs))
>>> wz, hz = signal.freqz(filtz.num, filtz.den)
>>> ws, hs = signal.freqs(filts.num, filts.den, worN=fs*wz)

>>> plt.semilogx(wz*fs/(2*np.pi), 20*np.log10(np.abs(hz).clip(1e-15)),
...              label=r'$|H_z(e^{j \omega})|$')
>>> plt.semilogx(wz*fs/(2*np.pi), 20*np.log10(np.abs(hs).clip(1e-15)),
...              label=r'$|H(j \omega)|$')
>>> plt.legend()
>>> plt.xlabel('Frequency [Hz]')
>>> plt.ylabel('Magnitude [dB]')
>>> plt.grid(True)