Python SciPy signal.iirpeak用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.signal.iirpeak 的用法。

用法:

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

設計二階 IIR 峰值(諧振)數字濾波器。

峰值濾波器是具有窄帶寬(高品質因數)的 band-pass 濾波器。它拒絕窄頻帶之外的分量。

參數 ：：

w0： 浮點數

信號中要保留的頻率。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。表征峰值濾波器 -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。

返回 ：：

b, a： 數組，數組

IIR 濾波器的分子 (b) 和分母 (a) 多項式。

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 1000 Hz 采樣的信號中去除 300 Hz 分量以外的頻率

>>> 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()