scipy.signal.
buttord#
- scipy.signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, fs=None)[源码]#
巴特沃斯滤波器阶数选择。
返回满足以下条件的最低阶数字或模拟巴特沃斯滤波器阶数:在通带中损耗不超过 gpass dB,且在阻带中衰减至少 gstop dB。
- 参数:
- wp, ws浮点数
通带和阻带边缘频率。
对于数字滤波器,这些频率的单位与 fs 相同。默认情况下,fs 为 2 半周期/样本,因此这些频率被归一化为 0 到 1,其中 1 是奈奎斯特频率。(wp 和 ws 因此以半周期/样本为单位。)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)。
- gpass浮点数
通带中的最大损耗 (dB)。
- gstop浮点数
阻带中的最小衰减 (dB)。
- analog布尔值,可选
如果为 True,则返回一个模拟滤波器,否则返回一个数字滤波器。
- fs浮点数,可选
数字系统的采样频率。
在 1.2.0 版本中新增。
- 返回:
另请参阅
示例
设计一个模拟带通滤波器,其通带在 20 到 50 rad/s 范围内衰减不超过 3 dB,同时在 14 rad/s 以下和 60 rad/s 以上的频率衰减至少 -40 dB。绘制其频率响应,用灰色显示通带和阻带限制。
>>> 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()