scipy.signal.

iirnotch

scipy.signal.iirnotch(w0, Q, fs=2.0)

设计二阶 IIR 陷波数字滤波器。

陷波滤波器是一种具有窄带宽（高品质因数）的带阻滤波器。它抑制一个窄的频带，而频谱的其余部分几乎没有变化。

参数:

w0float

从信号中去除的频率。如果指定了 fs，则其单位与 fs 相同。默认情况下，它是一个归一化标量，必须满足 0 < w0 < 1，其中 w0 = 1 对应于采样频率的一半。

Qfloat

品质因数。无量纲参数，用于描述陷波滤波器相对于其中心频率的 -3 dB 带宽 bw，即 Q = w0/bw。

fsfloat, optional

数字系统的采样频率。

1.2.0 版本新增。

返回值:

b, andarray, ndarray

IIR 滤波器的分子 (b) 和分母 (a) 多项式。

另请参阅

iirpeak

注释

0.19.0 版本新增。

参考文献

[1]

Sophocles J. Orfanidis，“信号处理导论”，Prentice-Hall，1996

示例

在您的浏览器中尝试一下！

设计并绘制滤波器，以去除以 200 Hz 采样的信号中的 60 Hz 分量，使用品质因数 Q = 30

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

>>> fs = 200.0  # Sample frequency (Hz)
>>> f0 = 60.0  # Frequency to be removed from signal (Hz)
>>> Q = 30.0  # Quality factor
>>> # Design notch filter
>>> b, a = signal.iirnotch(f0, Q, fs)

>>> # Frequency response
>>> freq, h = signal.freqz(b, a, fs=fs)
>>> # Plot
>>> fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(8, 6))
>>> ax[0].plot(freq, 20*np.log10(abs(h)), color='blue')
>>> ax[0].set_title("Frequency Response")
>>> ax[0].set_ylabel("Amplitude [dB]", color='blue')
>>> ax[0].set_xlim([0, 100])
>>> ax[0].set_ylim([-25, 10])
>>> ax[0].grid(True)
>>> ax[1].plot(freq, np.unwrap(np.angle(h))*180/np.pi, color='green')
>>> ax[1].set_ylabel("Phase [deg]", color='green')
>>> ax[1].set_xlabel("Frequency [Hz]")
>>> ax[1].set_xlim([0, 100])
>>> ax[1].set_yticks([-90, -60, -30, 0, 30, 60, 90])
>>> ax[1].set_ylim([-90, 90])
>>> ax[1].grid(True)
>>> plt.show()

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