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Python SciPy signal.iirpeak用法及代码示例


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

用法:

scipy.signal.iirpeak(w0, Q, fs=2.0)#

设计二阶 IIR 峰值(谐振)数字滤波器。

峰值滤波器是具有窄带宽(高品质因数)的 band-pass 滤波器。它拒绝窄频带之外的分量。

参数

w0 浮点数

信号中要保留的频率。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。表征峰值滤波器 -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。

返回

b, a 数组,数组

IIR 滤波器的分子 (b) 和分母 (a) 多项式。

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 1000 Hz 采样的信号中去除 300 Hz 分量以外的频率

>>> import numpy as np
>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fs = 1000.0  # Sample frequency (Hz)
>>> f0 = 300.0  # Frequency to be retained (Hz)
>>> Q = 30.0  # Quality factor
>>> # Design peak filter
>>> b, a = signal.iirpeak(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(np.maximum(abs(h), 1e-5)), color='blue')
>>> ax[0].set_title("Frequency Response")
>>> ax[0].set_ylabel("Amplitude (dB)", color='blue')
>>> ax[0].set_xlim([0, 500])
>>> ax[0].set_ylim([-50, 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, 500])
>>> ax[1].set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90])
>>> ax[1].set_ylim([-90, 90])
>>> ax[1].grid(True)
>>> plt.show()
scipy-signal-iirpeak-1.png

相关用法


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.iirpeak。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。