scipy.signal.

lp2hp#

scipy.signal.lp2hp(b, a, wo=1.0)[源代码]#

将低通滤波器原型转换为高通滤波器。

将模拟低通滤波器原型（具有单位截止频率）转换为具有截止频率 wo 的模拟高通滤波器，以传递函数（‘ba’）表示。

参数:
barray_like, shape (M,)

分子多项式系数。必须为 1 维。

aarray_like, shape (N,)

分母多项式系数。必须为 1 维。

wofloat

期望的截止频率，以角频率（例如，弧度/秒）表示。默认情况下不进行更改。

返回:
barray_like

转换后的高通滤波器的分子多项式系数。

a类数组

转换后的高通滤波器的分母多项式系数。

另请参阅

lp2lp, lp2bp, lp2bs, bilinear
lp2hp_zpk

附注

这源自 s 平面的替换

\[s \rightarrow \frac{\omega_0}{s}\]

这保持了低通和高通响应在对数尺度上的对称性。

数组 API 标准支持

lp2hp 除了 NumPy 之外，还对兼容 Python 数组 API 标准的后端提供了实验性支持。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端与设备（或其他功能）的组合。

库

CPU

GPU

NumPy

✅

不适用

CuPy

不适用

✅

PyTorch

✅

✅

JAX

⚠️ 无 JIT

⛔

Dask

⚠️ 计算图

不适用

有关更多信息，请参阅 对数组 API 标准的支持。

示例

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

>>> lp = signal.lti([1.0], [1.0, 1.0])
>>> hp = signal.lti(*signal.lp2hp(lp.num, lp.den))
>>> w, mag_lp, p_lp = lp.bode()
>>> w, mag_hp, p_hp = hp.bode(w)

>>> plt.plot(w, mag_lp, label='Lowpass')
>>> plt.plot(w, mag_hp, label='Highpass')
>>> plt.semilogx()
>>> plt.grid(True)
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.legend()
../../_images/scipy-signal-lp2hp-1.png