Python SciPy signal.ellipord用法及代码示例

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

用法:

scipy.signal.ellipord(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, fs=None)#

椭圆 (Cauer) 过滤器顺序选择。

返回损失不超过的最低阶数字或模拟椭圆滤波器的阶数gpassdB 在通带中，并且至少具有停止阻带中的 dB 衰减。

参数 ：：

wp, ws： 浮点数

通带和阻带边频率。

对于数字滤波器，它们的单位与 fs 相同。默认情况下，fs 为 2 half-cycles/sample，因此这些从 0 归一化为 1，其中 1 是奈奎斯特频率。 (因此，wp 和 ws 在 half-cycles /样本中。)例如：

• Lowpass: wp = 0.2, ws = 0.3

• Highpass: wp = 0.3, ws = 0.2

• Bandpass: wp = [0.2, 0.5], ws = [0.1, 0.6]

• Bandstop: wp = [0.1, 0.6], ws = [0.2, 0.5]

对于模拟滤波器，wp 和 ws 是角频率(例如，rad/s)。

gpass： 浮点数

通带中的最大损耗 (dB)。

gstop： 浮点数

阻带中的最小衰减 (dB)。

analog： 布尔型，可选

如果为 True，则返回模拟滤波器，否则返回数字滤波器。

fs： 浮点数，可选

数字系统的采样频率。

返回 ：：

ord： int

符合规格的椭圆 (Cauer) 过滤器的最低阶。

wn： ndarray 或浮点数

切比雪夫固有频率(“3dB 频率”)用于scipy.signal.ellip给出过滤结果。如果fs被指定，这是在相同的单位，并且fs也必须传递给scipy.signal.ellip.

例子：

设计一个模拟高通滤波器，使通带在 30 rad/s 以上 3 dB 以内，同时在 10 rad/s 时抑制 -60 dB。绘制其频率响应，以灰色显示通带和阻带约束。

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

>>> N, Wn = signal.ellipord(30, 10, 3, 60, True)
>>> b, a = signal.ellip(N, 3, 60, Wn, 'high', True)
>>> w, h = signal.freqs(b, a, np.logspace(0, 3, 500))
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.title('Elliptical highpass filter fit to constraints')
>>> plt.xlabel('Frequency [radians / second]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.fill([.1, 10,  10,  .1], [1e4, 1e4, -60, -60], '0.9', lw=0) # stop
>>> plt.fill([30, 30, 1e9, 1e9], [-99,  -3,  -3, -99], '0.9', lw=0) # pass
>>> plt.axis([1, 300, -80, 3])
>>> plt.show()