本文简要介绍 python 语言中 scipy.signal.kaiser_atten 的用法。
用法:
scipy.signal.kaiser_atten(numtaps, width)#计算 Kaiser FIR 滤波器的衰减。
给定抽头数 N 和过渡宽度，计算衰减 a，单位为 dB，由 Kaiser 公式给出：
a = 2.285 * (N - 1) * pi * width + 7.95
- numtaps： int
FIR 滤波器中的抽头数。
- width： 浮点数
滤波器的通带和阻带之间(或通常在任何不连续处)过渡区域的所需宽度，表示为奈奎斯特频率的一部分。
- a： 浮点数
纹波的衰减，以 dB 为单位。
参数 ：：
返回 ：：
例子：
假设我们要使用 Kaiser 窗方法设计一个 FIR 滤波器，该滤波器将具有 211 个抽头和 9 Hz 的过渡宽度，用于以 480 Hz 采样的信号。以奈奎斯特频率的分数表示，宽度为 9/(0.5*480) = 0.0375。近似衰减(以 dB 为单位)计算如下：
>>> from scipy.signal import kaiser_atten >>> kaiser_atten(211, 0.0375) 64.48099630593983
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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.kaiser_atten。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。