scipy.signal.

buttord

scipy.signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, fs=None)

巴特沃斯滤波器阶数选择。

返回最低阶数字或模拟巴特沃斯滤波器的阶数，该滤波器在通带中的损耗不超过 gpass dB，并且在阻带中至少具有 gstop dB 的衰减。

参数:

wp, wsfloat

通带和阻带边缘频率。

对于数字滤波器，这些单位与 fs 相同。默认情况下，fs 为 2 半周期/采样，因此这些值归一化为 0 到 1，其中 1 为奈奎斯特频率。（因此 wp 和 ws 的单位为半周期/采样。）例如

• 低通：wp = 0.2，ws = 0.3

• 高通：wp = 0.3，ws = 0.2

• 带通：wp = [0.2, 0.5]，ws = [0.1, 0.6]

• 带阻：wp = [0.1, 0.6]，ws = [0.2, 0.5]

对于模拟滤波器，wp 和 ws 是角频率（例如，rad/s）。

gpassfloat

通带中的最大损耗 (dB)。

gstopfloat

阻带中的最小衰减 (dB)。

analogbool, 可选

如果为 True，则返回模拟滤波器，否则返回数字滤波器。

fsfloat, 可选

数字系统的采样频率。

1.2.0 版本中新增。

返回:

ordint

满足规格的巴特沃斯滤波器的最低阶数。

wnndarray 或 float

巴特沃斯自然频率（即“3dB 频率”）。应与 butter 一起使用以给出滤波器结果。如果指定了 fs，则单位相同，并且 fs 也必须传递给 butter。

另请参阅

butter

使用阶数和临界点进行滤波器设计

cheb1ord

从通带和阻带规范查找阶数和临界点

cheb2ord, ellipord

iirfilter

使用阶数和临界频率进行通用滤波器设计

iirdesign

使用通带和阻带规范进行通用滤波器设计

示例

在您的浏览器中尝试！

设计一个模拟带通滤波器，其通带在 20 到 50 rad/s 范围内损耗不超过 3 dB，同时在 14 rad/s 以下和 60 rad/s 以上抑制至少 -40 dB。绘制其频率响应，以灰色显示通带和阻带约束。

>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np

>>> N, Wn = signal.buttord([20, 50], [14, 60], 3, 40, True)
>>> b, a = signal.butter(N, Wn, 'band', True)
>>> w, h = signal.freqs(b, a, np.logspace(1, 2, 500))
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.title('Butterworth bandpass filter fit to constraints')
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.fill([1,  14,  14,   1], [-40, -40, 99, 99], '0.9', lw=0) # stop
>>> plt.fill([20, 20,  50,  50], [-99, -3, -3, -99], '0.9', lw=0) # pass
>>> plt.fill([60, 60, 1e9, 1e9], [99, -40, -40, 99], '0.9', lw=0) # stop
>>> plt.axis([10, 100, -60, 3])
>>> plt.show()

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