本文簡要介紹 python 語言中 scipy.signal.iirnotch
的用法。
用法:
scipy.signal.iirnotch(w0, Q, fs=2.0)#
設計二階 IIR 陷波數字濾波器。
陷波濾波器是具有窄帶寬(高品質因數)的band-stop 濾波器。它拒絕窄頻帶,使頻譜的其餘部分幾乎沒有變化。
- w0: 浮點數
從信號中去除的頻率。如果fs已指定,其單位與fs.默認情況下,它是一個標準化的標量,必須滿足
0 < w0 < 1
, 和w0 = 1
對應於采樣頻率的一半。- Q: 浮點數
品質因數。表征陷波濾波器 -3 dB 帶寬
bw
相對於其中心頻率Q = w0/bw
的無量綱參數。- fs: 浮點數,可選
數字係統的采樣頻率。
- b, a: 數組,數組
IIR 濾波器的分子 (
b
) 和分母 (a
) 多項式。
參數 ::
返回 ::
注意:
參考:
[1]Sophocles J. Orfanidis,“信號處理導論”,Prentice-Hall,1996
例子:
使用品質因數 Q = 30 設計並繪製濾波器以從以 200 Hz 采樣的信號中去除 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:本文由純淨天空篩選整理自scipy.org大神的英文原創作品 scipy.signal.iirnotch。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。