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

滤波器阶数。

rsfloat

阻带所需的最小衰减。以分贝为单位，正数表示。

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，这是过渡带中增益首次达到-rs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个半周期/采样，因此这些频率被归一化为0到1，其中1是奈奎斯特频率。（因此Wn以半周期/采样为单位。）

对于模拟滤波器，Wn是角频率（例如，弧度/秒）。

btype{'lowpass', 'highpass', 'bandpass', 'bandstop'}，可选

滤波器类型。默认为'lowpass'。

analogbool，可选

为True时，返回模拟滤波器；否则返回数字滤波器。

output{'ba', 'zpk', 'sos'}，可选

输出类型：分子/分母('ba')、零极点('zpk')或二阶分段('sos')。默认为了向后兼容是'ba'，但通常用途的滤波应使用'sos'。

fsfloat，可选

数字系统的采样频率。

版本1.2.0新增。

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滤波器的二阶分段表示。仅在output='sos'时返回。

另请参阅

cheb2ord, cheb2ap

备注

切比雪夫II型滤波器在频率响应的通带和阻带之间最大化截止速率，代价是在阻带中产生纹波和在阶跃响应中增加振铃。

II型滤波器的滚降速度不如I型滤波器 (cheby1)。

'sos'输出参数在0.16.0版本中添加。

示例

在浏览器中试试！

设计一个模拟滤波器并绘制其频率响应，显示关键点

>>> 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信号组成的信号，以1 kHz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的音调，并将其应用于信号。（建议在滤波时使用二阶分段格式，以避免使用传递函数(ba)格式时的数值误差）

>>> 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()

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