scipy.signal.

iirfilter

scipy.signal.iirfilter(N, Wn, rp=None, rs=None, btype='band', analog=False, ftype='butter', output='ba', fs=None)

根据阶数和临界点设计 IIR 数字和模拟滤波器。

设计一个 N 阶数字或模拟滤波器，并返回滤波器系数。

参数:

Nint

滤波器的阶数。

Wnarray_like

一个标量或长度为 2 的序列，给出临界频率。

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，因此这些值从 0 归一化到 1，其中 1 是奈奎斯特频率。（因此，Wn 的单位为半周期/采样。）

对于模拟滤波器，Wn 是角频率（例如，rad/s）。

当 Wn 是长度为 2 的序列时，Wn[0] 必须小于 Wn[1]。

rpfloat, optional

对于切比雪夫和椭圆滤波器，提供通带中的最大纹波。（分贝）

rsfloat, optional

对于切比雪夫和椭圆滤波器，提供阻带中的最小衰减。（分贝）

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

滤波器的类型。默认为“带通”。

analogbool, optional

如果为 True，则返回模拟滤波器，否则返回数字滤波器。

ftypestr, optional

要设计的 IIR 滤波器的类型

• 巴特沃斯：“butter”

• 切比雪夫 I：“cheby1”

• 切比雪夫 II：“cheby2”

• 考尔/椭圆：“ellip”

• 贝塞尔/汤姆逊：“bessel”

output{‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’}, optional

输出的滤波器形式

• 二阶节（推荐）：‘sos’

• 分子/分母（默认）：‘ba’

• 极点-零点：‘zpk’

通常建议使用二阶节（“sos”）形式，因为推断分子/分母形式（“ba”）的系数会遭受数值不稳定性。出于向后兼容性的原因，默认形式是分子/分母形式（“ba”），其中“ba”中的“b”和“a”是指常用的系数名称。

注意：使用二阶节形式（“sos”）有时会增加计算成本：因此，对于数据密集型用例，建议同时研究分子/分母形式（“ba”）。

fsfloat, optional

数字系统的采样频率。

1.2.0 版本中新增。

返回:

b, andarray, ndarray

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

sosndarray

IIR 滤波器的二阶节表示。仅当 output='sos' 时返回。

另请参阅

butter

使用阶数和临界点进行滤波器设计

cheby1, cheby2, ellip, bessel

buttord

从通带和阻带规格查找阶数和临界点

cheb1ord, cheb2ord, ellipord

iirdesign

使用通带和阻带规格的通用滤波器设计

说明

'sos' 输出参数已在 0.16.0 中添加。

示例

在浏览器中试用！

生成一个 17 阶切比雪夫 II 模拟带通滤波器，频率范围为 50 Hz 到 200 Hz，并绘制频率响应

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

>>> b, a = signal.iirfilter(17, [2*np.pi*50, 2*np.pi*200], rs=60,
...                         btype='band', analog=True, ftype='cheby2')
>>> w, h = signal.freqs(b, a, 1000)
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
>>> ax.semilogx(w / (2*np.pi), 20 * np.log10(np.maximum(abs(h), 1e-5)))
>>> ax.set_title('Chebyshev Type II bandpass frequency response')
>>> ax.set_xlabel('Frequency [Hz]')
>>> ax.set_ylabel('Amplitude [dB]')
>>> ax.axis((10, 1000, -100, 10))
>>> ax.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.show()

创建一个具有相同属性的数字滤波器，采样率为 2000 Hz，并绘制频率响应。（需要二阶节实现以确保此阶数滤波器的稳定性）

>>> sos = signal.iirfilter(17, [50, 200], rs=60, btype='band',
...                        analog=False, ftype='cheby2', fs=2000,
...                        output='sos')
>>> w, h = signal.freqz_sos(sos, 2000, fs=2000)
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
>>> ax.semilogx(w, 20 * np.log10(np.maximum(abs(h), 1e-5)))
>>> ax.set_title('Chebyshev Type II bandpass frequency response')
>>> ax.set_xlabel('Frequency [Hz]')
>>> ax.set_ylabel('Amplitude [dB]')
>>> ax.axis((10, 1000, -100, 10))
>>> ax.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.show()

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