scipy.signal.

gammatone#

scipy.signal.gammatone(freq, ftype, order=None, numtaps=None, fs=None)[源代码]#

Gammatone 滤波器设计。

此函数计算 FIR 或 IIR gammatone 数字滤波器系数[1]。

参数:

freqfloat: 滤波器的中心频率（以与 fs 相同的单位表示）。
ftype{‘fir’, ‘iir’}: 函数生成的滤波器类型。如果为‘fir’，则函数将生成 N 阶 FIR gammatone 滤波器。如果为 ‘iir’，则函数将生成 8 阶数字 IIR 滤波器，建模为 4 阶 gammatone 滤波器。
orderint, 可选: 滤波器的阶数。仅当 ftype='fir' 时使用。默认值为 4，用于模拟人类听觉系统。必须在 0 到 24 之间。
numtapsint, 可选: 滤波器的长度。仅当 ftype='fir' 时使用。如果 fs 大于 1000，则默认为 fs*0.015，如果 fs 小于或等于 1000，则默认为 15。
fsfloat, 可选: 信号的采样频率。freq 必须介于 0 和 fs/2 之间。默认为 2。

返回:

b, andarray, ndarray: 滤波器的分子 (b) 和分母 (a) 多项式。

抛出:

ValueError: 如果 freq 小于或等于 0 或大于或等于 fs/2，如果 ftype 不是 ‘fir’ 或 ‘iir’，如果 order 小于或等于 0 或大于 24 (当 ftype='fir' 时)

另请参阅

firwin
iirfilter

参考文献

[1]

Slaney, Malcolm, “Patterson-Holdsworth 听觉滤波器组的高效实现”，Apple Computer 技术报告 35, 1993, pp.3-8, 34-39。

示例

以 440 Hz 为中心的 16 样本 4 阶 FIR Gammatone 滤波器

>>> from scipy import signal
>>> signal.gammatone(440, 'fir', numtaps=16, fs=16000)
(array([ 0.00000000e+00,  2.22196719e-07,  1.64942101e-06,  4.99298227e-06,
    1.01993969e-05,  1.63125770e-05,  2.14648940e-05,  2.29947263e-05,
    1.76776931e-05,  2.04980537e-06, -2.72062858e-05, -7.28455299e-05,
   -1.36651076e-04, -2.19066855e-04, -3.18905076e-04, -4.33156712e-04]),
   [1.0])

以 440 Hz 为中心的 IIR Gammatone 滤波器

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np

>>> fc, fs = 440, 16000
>>> b, a = signal.gammatone(fc, 'iir', fs=fs)
>>> w, h = signal.freqz(b, a)
>>> plt.plot(w * fs / (2 * np.pi), 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.xscale('log')
>>> plt.title('Gammatone filter frequency response')
>>> plt.xlabel('Frequency [Hz]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.margins(0, 0.1)
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.axvline(fc, color='green') # cutoff frequency
>>> plt.show()

../../_images/scipy-signal-gammatone-1.png