scipy.signal.

buttord

scipy.signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop, analog=False, fs=None)

巴特沃斯滤波器阶数选择。

返回在通带中损失不超过 gpass dB 且在阻带中至少有 gstop dB 衰减的最低阶数字或模拟巴特沃斯滤波器的阶数。

参数:

wp, ws浮动

通带和阻带边缘频率。

对于数字滤波器，这些单位与 fs 相同。默认情况下，fs 是 2 个半周期/样本，因此这些值从 0 到 1 归一化，其中 1 是奈奎斯特频率。（wp 和 ws 因此以半周期/样本为单位。）例如：

• 低通滤波器: wp = 0.2, ws = 0.3

• 高通滤波器: wp = 0.3, ws = 0.2

• 带通滤波器: wp = [0.2, 0.5], ws = [0.1, 0.6]

• 带阻滤波器: wp = [0.1, 0.6], ws = [0.2, 0.5]

对于模拟滤波器，wp 和 ws 是角频率（例如，弧度/秒）。

gpass浮动

通带中的最大损耗（dB）。

gstop浮动

阻带中的最小衰减（dB）。

模拟bool, 可选

当为 True 时，返回一个模拟滤波器，否则返回一个数字滤波器。

fsfloat, 可选

数字系统的采样频率。

Added in version 1.2.0.

返回:

ord整数

满足规格的巴特沃斯滤波器的最低阶数。

wnndarray 或 float

巴特沃斯自然频率（即“3dB频率”）。应与 butter 一起使用以获得滤波器结果。如果指定了 fs，则此频率单位相同，并且 fs 也必须传递给 butter。

参见

butter

使用阶数和临界点的滤波器设计

cheb1ord

从通带和阻带规格中找到阶数和临界点

cheb2ord, ellipord

iirfilter

使用阶数和临界频率进行一般滤波器设计

iirdesign

使用通带和阻带规格进行一般滤波器设计

示例

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设计一个模拟带通滤波器，其通带在20到50 rad/s之间保持在3 dB以内，同时在14 rad/s以下和60 rad/s以上至少衰减-40 dB。绘制其频率响应图，用灰色显示通带和阻带的约束。

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

>>> N, Wn = signal.buttord([20, 50], [14, 60], 3, 40, True)
>>> b, a = signal.butter(N, Wn, 'band', True)
>>> w, h = signal.freqs(b, a, np.logspace(1, 2, 500))
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.title('Butterworth bandpass filter fit to constraints')
>>> plt.xlabel('Frequency [radians / second]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.fill([1,  14,  14,   1], [-40, -40, 99, 99], '0.9', lw=0) # stop
>>> plt.fill([20, 20,  50,  50], [-99, -3, -3, -99], '0.9', lw=0) # pass
>>> plt.fill([60, 60, 1e9, 1e9], [99, -40, -40, 99], '0.9', lw=0) # stop
>>> plt.axis([10, 100, -60, 3])
>>> plt.show()

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