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Python SciPy signal.iirdesign用法及代码示例


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

用法:

scipy.signal.iirdesign(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, ftype='ellip', output='ba', fs=None)#

完整的 IIR 数字和模拟滤波器设计。

给定通带和阻带频率和增益,为给定的基本类型构建最小阶的模拟或数字 IIR 滤波器。以分子、分母 (‘ba’)、pole-zero (‘zpk’) 或二阶部分 (‘sos’) 形式返回输出。

参数

wp, ws 浮点数或数组,形状 (2,)

通带和阻带边频率。可能的值是标量(用于低通和高通滤波器)或范围(用于带通和带阻滤波器)。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。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)。请注意,对于带通和带阻滤波器,通带必须严格位于阻带内,反之亦然。

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。

ftype str,可选

要设计的 IIR 滤波器类型:

  • Butterworth : ‘butter’

  • Chebyshev I : ‘cheby1’

  • Chebyshev II : ‘cheby2’

  • Cauer/elliptic: ‘ellip’

output {‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’},可选

输出的过滤形式:

  • second-order sections (recommended): ‘sos’

  • numerator/denominator (default) : ‘ba’

  • pole-zero : ‘zpk’

一般来说,建议使用二阶部分 (‘sos’) 形式,因为推断分子/分母形式 (‘ba’) 的系数会遇到数值不稳定的问题。出于向后兼容性的原因,默认形式是分子/分母形式 (‘ba’),其中 ‘ba’ 中的 ‘b’ 和 ‘a’ 指的是所用系数的常用名称。

注意:使用二阶截面形式 (‘sos’) 有时会产生额外的计算成本:对于 data-intense 用例,因此建议还研究分子/分母形式 (‘ba’)。

fs 浮点数,可选

数字系统的采样频率。

返回

b, a 数组,数组

分子 (b) 和分母 (a) IIR 滤波器的多项式。仅在以下情况下返回output='ba'.

z, p, k ndarray,ndarray,浮点数

IIR 滤波器传递函数的零点、极点和系统增益。仅在 output='zpk' 时返回。

sos ndarray

IIR 滤波器的二阶截面表示。仅在 output='sos' 时返回。

注意

'sos' 输出参数是在 0.16.0 中添加的。

例子

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import matplotlib.ticker
>>> wp = 0.2
>>> ws = 0.3
>>> gpass = 1
>>> gstop = 40
>>> system = signal.iirdesign(wp, ws, gpass, gstop)
>>> w, h = signal.freqz(*system)
>>> fig, ax1 = plt.subplots()
>>> ax1.set_title('Digital filter frequency response')
>>> ax1.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)), 'b')
>>> ax1.set_ylabel('Amplitude [dB]', color='b')
>>> ax1.set_xlabel('Frequency [rad/sample]')
>>> ax1.grid(True)
>>> ax1.set_ylim([-120, 20])
>>> ax2 = ax1.twinx()
>>> angles = np.unwrap(np.angle(h))
>>> ax2.plot(w, angles, 'g')
>>> ax2.set_ylabel('Angle (radians)', color='g')
>>> ax2.grid(True)
>>> ax2.axis('tight')
>>> ax2.set_ylim([-6, 1])
>>> nticks = 8
>>> ax1.yaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.LinearLocator(nticks))
>>> ax2.yaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.LinearLocator(nticks))
scipy-signal-iirdesign-1.png

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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.signal.iirdesign。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。