scipy.signal.

cheby2

scipy.signal.cheby2(N, rs, Wn, btype='low', analog=False, output='ba', fs=None)

切比雪夫 II 型数字和模拟滤波器设计。

设计一个 N 阶数字或模拟切比雪夫 II 型滤波器，并返回滤波器系数。

参数:

Nint

滤波器的阶数。

rsfloat

阻带中所需的最小衰减。以分贝为单位指定，为正数。

Wnarray_like

一个标量或长度为 2 的序列，给出临界频率。对于 II 型滤波器，这是增益首次达到 -rs 的过渡带中的点。

对于数字滤波器，Wn 的单位与 fs 相同。默认情况下，fs 为 2 半周期/采样，因此这些被归一化为 0 到 1，其中 1 是奈奎斯特频率。（因此，Wn 的单位是半周期/采样。）

对于模拟滤波器，Wn 是角频率（例如，弧度/秒）。

btype{‘lowpass’, ‘highpass’, ‘bandpass’, ‘bandstop’}, optional

滤波器类型。默认值为 ‘lowpass’。

analogbool, optional

如果为 True，则返回模拟滤波器，否则返回数字滤波器。

output{‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’}, optional

输出类型：分子/分母 (‘ba’)、极零点 (‘zpk’) 或二阶节 (‘sos’)。默认值为 ‘ba’ 以实现向后兼容性，但 ‘sos’ 应用于通用滤波。

fsfloat, optional

数字系统的采样频率。

在 1.2.0 版本中添加。

返回:

b, andarray, ndarray

IIR 滤波器的分子 (b) 和分母 (a) 多项式。仅在 output='ba' 时返回。

z, p, kndarray, ndarray, float

IIR 滤波器传递函数的零点、极点和系统增益。仅在 output='zpk' 时返回。

sosndarray

IIR 滤波器的二阶节表示。仅在 output='sos' 时返回。

参见

cheb2ord, cheb2ap

注释

切比雪夫 II 型滤波器最大化了频率响应的通带和阻带之间的截止速率，代价是阻带中的波纹和阶跃响应中增加的振铃。

II 型滤波器的滚降速度不如 I 型 (cheby1)。

'sos' 输出参数是在 0.16.0 版本中添加的。

示例

在您的浏览器中尝试！

设计一个模拟滤波器并绘制其频率响应，显示临界点

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

>>> b, a = signal.cheby2(4, 40, 100, 'low', analog=True)
>>> w, h = signal.freqs(b, a)
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.title('Chebyshev Type II frequency response (rs=40)')
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.margins(0, 0.1)
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.axvline(100, color='green') # cutoff frequency
>>> plt.axhline(-40, color='green') # rs
>>> plt.show()

生成一个由 10 Hz 和 20 Hz 组成的信号，以 1 kHz 的频率采样

>>> t = np.linspace(0, 1, 1000, False)  # 1 second
>>> sig = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)
>>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
>>> ax1.plot(t, sig)
>>> ax1.set_title('10 Hz and 20 Hz sinusoids')
>>> ax1.axis([0, 1, -2, 2])

设计一个 17 Hz 的数字高通滤波器以去除 10 Hz 音调，并将其应用于信号。（建议在滤波时使用二阶节格式，以避免使用传递函数 (ba) 格式时出现数值错误）

>>> sos = signal.cheby2(12, 20, 17, 'hp', fs=1000, output='sos')
>>> filtered = signal.sosfilt(sos, sig)
>>> ax2.plot(t, filtered)
>>> ax2.set_title('After 17 Hz high-pass filter')
>>> ax2.axis([0, 1, -2, 2])
>>> ax2.set_xlabel('Time [s]')
>>> plt.show()

返回在新标签页中打开