iirfilter#
- scipy.signal.iirfilter(N, Wn, rp=None, rs=None, btype='band', analog=False, ftype='butter', output='ba', fs=None)[source]#
给定阶数和临界点的 IIR 数字和模拟滤波器设计。
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)。
当 Wn 是一个长度为 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。(dB)
- rsfloat, optional
对于切比雪夫和椭圆滤波器,提供阻带中的最小衰减。(dB)
- btype{‘bandpass’, ‘lowpass’, ‘highpass’, ‘bandstop’}, optional
滤波器类型。默认为“bandpass”。
- analogbool, optional
为 True 时,返回一个模拟滤波器,否则返回一个数字滤波器。
- ftypestr, optional
要设计的 IIR 滤波器类型
巴特沃斯 : ‘butter’
切比雪夫 I 型 : ‘cheby1’
切比雪夫 II 型 : ‘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’
零极点 : ‘zpk’
通常推荐使用二阶节('sos')形式,因为推断分子/分母('ba')形式的系数会受到数值不稳定性的影响。出于向后兼容性考虑,默认形式是分子/分母('ba')形式,其中 'ba' 中的 'b' 和 'a' 指的是常用的系数名称。
注意:使用二阶节('sos')形式有时会带来额外的计算成本:因此,对于数据密集型用例,建议也研究分子/分母('ba')形式。
- fsfloat, optional
数字系统的采样频率。
在 1.2.0 版中新增。
- 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
备注
'sos'
输出参数是在 0.16.0 版本中添加的。示例
生成一个从 50 Hz 到 200 Hz 的 17 阶切比雪夫 II 型模拟带通滤波器并绘制频率响应
>>> 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()
在一个采样率为 2000 Hz 的系统中,创建一个具有相同属性的数字滤波器并绘制频率响应。(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()