Python SciPy signal.bilinear_zpk用法及代码示例

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

用法:

scipy.signal.bilinear_zpk(z, p, k, fs)#

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 ：：

z： array_like

模拟滤波器传递函数的零点。

p： array_like

模拟滤波器传递函数的极点。

k： 浮点数

模拟滤波器传递函数的系统增益。

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 ：：

z： ndarray

变换后的数字滤波器传递函数的零点。

p： ndarray

变换后的数字滤波器传递函数的极点。

k： 浮点数

变换后的数字滤波器的系统增益。

注意：

例子：

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

>>> fs = 100
>>> bf = 2 * np.pi * np.array([7, 13])
>>> filts = signal.lti(*signal.butter(4, bf, btype='bandpass', analog=True,
...                                   output='zpk'))
>>> filtz = signal.lti(*signal.bilinear_zpk(filts.zeros, filts.poles,
...                                         filts.gain, fs))
>>> wz, hz = signal.freqz_zpk(filtz.zeros, filtz.poles, filtz.gain)
>>> ws, hs = signal.freqs_zpk(filts.zeros, filts.poles, filts.gain,
...                           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)