本文簡要介紹 python 語言中 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 數字和模擬濾波器設計。
給定通帶和阻帶頻率和增益,為給定的基本類型構建最小階的模擬或數字 IIR 濾波器。以分子、分母 (‘ba’)、pole-zero (‘zpk’) 或二階部分 (‘sos’) 形式返回輸出。
- wp, ws: 浮點數或數組,形狀 (2,)
通帶和阻帶邊頻率。可能的值是標量(用於低通和高通濾波器)或範圍(用於帶通和帶阻濾波器)。對於數字濾波器,它們的單位與 fs 相同。默認情況下,fs 為 2 half-cycles/sample,因此這些從 0 歸一化為 1,其中 1 是奈奎斯特頻率。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]
對於模擬濾波器,wp 和 ws 是角頻率(例如,rad/s)。請注意,對於帶通和帶阻濾波器,通帶必須嚴格位於阻帶內,反之亦然。
- gpass: 浮點數
通帶中的最大損耗 (dB)。
- gstop: 浮點數
阻帶中的最小衰減 (dB)。
- analog: 布爾型,可選
如果為 True,則返回模擬濾波器,否則返回數字濾波器。
- ftype: str,可選
要設計的 IIR 濾波器類型:
Butterworth : ‘butter’
Chebyshev I : ‘cheby1’
Chebyshev II : ‘cheby2’
Cauer/elliptic: ‘ellip’
- output: {‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’},可選
輸出的過濾形式:
second-order sections (recommended): ‘sos’
numerator/denominator (default) : ‘ba’
pole-zero : ‘zpk’
一般來說,建議使用二階部分 (‘sos’) 形式,因為推斷分子/分母形式 (‘ba’) 的係數會遇到數值不穩定的問題。出於向後兼容性的原因,默認形式是分子/分母形式 (‘ba’),其中 ‘ba’ 中的 ‘b’ 和 ‘a’ 指的是所用係數的常用名稱。
注意:使用二階截麵形式 (‘sos’) 有時會產生額外的計算成本:對於 data-intense 用例,因此建議還研究分子/分母形式 (‘ba’)。
- fs: 浮點數,可選
數字係統的采樣頻率。
- b, a: 數組,數組
分子 (b) 和分母 (a) IIR 濾波器的多項式。僅在以下情況下返回
output='ba'
.- z, p, k: ndarray,ndarray,浮點數
IIR 濾波器傳遞函數的零點、極點和係統增益。僅在
output='zpk'
時返回。- sos: ndarray
IIR 濾波器的二階截麵表示。僅在
output='sos'
時返回。
參數 ::
返回 ::
注意:
'sos'
輸出參數是在 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))
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注:本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.signal.iirdesign。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。