scipy.signal.

iirnotch#

scipy.signal.iirnotch(w0, Q, fs=2.0)[源代码]#

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（高品质系数）的带阻滤波器。它滤除窄频带并几乎不对其余频谱造成影响。

参数:

w0float: 从信号中滤除的频率。如果指定了 fs，则它与 fs 采用相同的单位。默认情况下，它是一个必须满足 0 < w0 < 1 的归一化标量，其中 w0 = 1 对应于采样频率的一半。
Qfloat: 品质系数。表示陷波滤波器 -3 dB 带宽 bw 相对其中心频率的无量纲参数，Q = w0/bw。
fsfloat，可选: 数字系统的采样频率。

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。

另请参见

iirpeak

备注

在版本 0.19.0 中添加。

参考文献

[1]

索福克利斯·J·奥法尼斯，“信号处理导论”，Prentice-Hall，1996 年

范例

使用品质因数 Q = 30，设计并绘制滤波器以从以 200 Hz 采样的信号中去除 60 Hz 成分

>>> 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("Angle (degrees)", 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()

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