本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.iirnotch
的用法。
用法:
scipy.signal.iirnotch(w0, Q, fs=2.0)#
设计二阶 IIR 陷波数字滤波器。
陷波滤波器是具有窄带宽(高品质因数)的band-stop 滤波器。它拒绝窄频带,使频谱的其余部分几乎没有变化。
- w0: 浮点数
从信号中去除的频率。如果fs已指定,其单位与fs.默认情况下,它是一个标准化的标量,必须满足
0 < w0 < 1
, 和w0 = 1
对应于采样频率的一半。- Q: 浮点数
品质因数。表征陷波滤波器 -3 dB 带宽
bw
相对于其中心频率Q = w0/bw
的无量纲参数。- fs: 浮点数,可选
数字系统的采样频率。
- b, a: 数组,数组
IIR 滤波器的分子 (
b
) 和分母 (a
) 多项式。
参数 ::
返回 ::
注意:
参考:
[1]Sophocles J. Orfanidis,“信号处理导论”,Prentice-Hall,1996
例子:
使用品质因数 Q = 30 设计并绘制滤波器以从以 200 Hz 采样的信号中去除 60 Hz 分量
>>> from scipy import signal >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np
>>> fs = 200.0 # Sample frequency (Hz) >>> f0 = 60.0 # Frequency to be removed from signal (Hz) >>> Q = 30.0 # Quality factor >>> # Design notch filter >>> b, a = signal.iirnotch(f0, Q, fs)
>>> # Frequency response >>> freq, h = signal.freqz(b, a, fs=fs) >>> # Plot >>> fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6)) >>> ax[0].plot(freq, 20*np.log10(abs(h)), color='blue') >>> ax[0].set_title("Frequency Response") >>> ax[0].set_ylabel("Amplitude (dB)", color='blue') >>> ax[0].set_xlim([0, 100]) >>> ax[0].set_ylim([-25, 10]) >>> ax[0].grid(True) >>> ax[1].plot(freq, np.unwrap(np.angle(h))*180/np.pi, color='green') >>> ax[1].set_ylabel("Angle (degrees)", color='green') >>> ax[1].set_xlabel("Frequency (Hz)") >>> ax[1].set_xlim([0, 100]) >>> ax[1].set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90]) >>> ax[1].set_ylim([-90, 90]) >>> ax[1].grid(True) >>> plt.show()
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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.iirnotch。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。