scipy.signal.

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

butter

使用阶数和临界点进行滤波器设计

cheby1、cheby2、ellip、bessel
buttord

从通带和阻带规范中查找阶数和临界点

cheb1ord、cheb2ord、ellipord
iirdesign

使用通带和阻带规范进行通用滤波器设计

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()
../../_images/scipy-signal-iirfilter-1_00_00.png

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()
../../_images/scipy-signal-iirfilter-1_01_00.png
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