scipy.signal.

ellipord#

scipy.signal.ellipord(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, fs=None)[源]#

椭圆（Cauer）滤波器阶数选择。

返回在通带中损耗不超过 gpass dB 且在阻带中至少有 gstop dB 衰减的最低阶数字或模拟椭圆滤波器。

参数:
wp, wsfloat

通带和阻带截止频率。

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/样本，因此它们从 0 归一化到 1，其中 1 是奈奎斯特频率。（因此 wp 和 ws 的单位是半周期/样本。）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, optional

如果为 True，则返回模拟滤波器，否则返回数字滤波器。

fsfloat, optional

数字系统的采样频率。

版本 1.2.0 中新增。

返回:
ordint

满足规格的椭圆（Cauer）滤波器的最低阶数。

wnndarray 或 float

与 ellip 配合使用的切比雪夫自然频率（“3dB 频率”）以提供滤波结果。如果指定了 fs，则此频率的单位与 fs 相同，并且 fs 也必须传递给 ellip。

另请参阅

ellip

使用阶数和临界点进行滤波器设计

buttord

从通带和阻带规格中查找阶数和临界点

cheb1ord, cheb2ord
iirfilter

使用阶数和临界频率进行通用滤波器设计

iirdesign

使用通带和阻带规格进行通用滤波器设计

示例

设计一个模拟高通滤波器，使其通带在 30 rad/s 以上 3 dB 范围内，同时在 10 rad/s 处抑制 -60 dB。绘制其频率响应，显示通带和阻带约束（灰色）。

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

>>> N, Wn = signal.ellipord(30, 10, 3, 60, True)
>>> b, a = signal.ellip(N, 3, 60, Wn, 'high', True)
>>> w, h = signal.freqs(b, a, np.logspace(0, 3, 500))
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.title('Elliptical highpass filter fit to constraints')
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.fill([.1, 10,  10,  .1], [1e4, 1e4, -60, -60], '0.9', lw=0) # stop
>>> plt.fill([30, 30, 1e9, 1e9], [-99,  -3,  -3, -99], '0.9', lw=0) # pass
>>> plt.axis([1, 300, -80, 3])
>>> plt.show()
../../_images/scipy-signal-ellipord-1.png
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