scipy.signal.

椭圆#

scipy.signal.ellip(N, rp, rs, Wn, btype='low', analog=False, output='ba', fs=None)[源代码][源代码]#

椭圆(Cauer)数字和模拟滤波器设计。

设计一个N阶数字或模拟椭圆滤波器并返回滤波器系数。

参数:
N整数

过滤器的顺序。

rp浮动

在通带中低于单位增益允许的最大纹波。以正数分贝指定。

rs浮动

在阻带中所需的最小衰减。以分贝为单位指定,为正数。

Wnarray_like

一个标量或长度为2的序列,给出临界频率。对于椭圆滤波器,这是在过渡带中增益首次降至低于 -rp 的点。

对于数字滤波器,Wn 的单位与 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。(因此 Wn 是以半周期/样本为单位。)

对于模拟滤波器,Wn 是角频率(例如,弧度/秒)。

btype{‘低通’, ‘高通’, ‘带通’, ‘带阻’}, 可选

过滤器的类型。默认是 ‘低通’。

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。

输出{‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’}, 可选

输出类型:分子/分母 (‘ba’),极点-零点 (‘zpk’),或二阶部分 (‘sos’)。默认是 ‘ba’ 以保持向后兼容性,但 ‘sos’ 应作为通用滤波使用。

fsfloat, 可选

数字系统的采样频率。

Added in version 1.2.0.

返回:
b, andarray, ndarray

IIR 滤波器的分子多项式(b)和分母多项式(a)。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。仅在 output='zpk' 时返回。

sosndarray

IIR 滤波器的二阶节表示。仅在 output='sos' 时返回。

参见

ellipord, ellipap

注释

椭圆滤波器,也称为Cauer或Zolotarev滤波器,它最大化频率响应中通带和阻带之间的过渡速率,但代价是通带和阻带中都有波纹,并且在阶跃响应中增加振铃。

rp 接近 0 时,椭圆滤波器变为切比雪夫 II 型滤波器 (cheby2)。当 rs 接近 0 时,它变为切比雪夫 I 型滤波器 (cheby1)。当两者都接近 0 时,它变为巴特沃斯滤波器 (butter)。

等波纹通带有 N 个最大值或最小值(例如,一个 5 阶滤波器有 3 个最大值和 2 个最小值)。因此,对于奇数阶滤波器,直流增益为单位增益,对于偶数阶滤波器,直流增益为 -rp dB。

'sos' 输出参数在 0.16.0 版本中被添加。

示例

设计一个模拟滤波器并绘制其频率响应,显示关键点:

>>> from scipy import signal
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> b, a = signal.ellip(4, 5, 40, 100, 'low', analog=True)
>>> w, h = signal.freqs(b, a)
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.title('Elliptic filter frequency response (rp=5, rs=40)')
>>> plt.xlabel('Frequency [radians / second]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.margins(0, 0.1)
>>> plt.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.axvline(100, color='green') # cutoff frequency
>>> plt.axhline(-40, color='green') # rs
>>> plt.axhline(-5, color='green') # rp
>>> plt.show()
../../_images/scipy-signal-ellip-1_00_00.png

生成一个由10 Hz和20 Hz组成的信号,采样率为1 kHz

>>> t = np.linspace(0, 1, 1000, False)  # 1 second
>>> sig = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)
>>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
>>> ax1.plot(t, sig)
>>> ax1.set_title('10 Hz and 20 Hz sinusoids')
>>> ax1.axis([0, 1, -2, 2])

设计一个17 Hz的数字高通滤波器以去除10 Hz的音调,并将其应用于信号。(建议在滤波时使用二阶节格式,以避免传递函数(ba)格式中的数值误差):

>>> sos = signal.ellip(8, 1, 100, 17, 'hp', fs=1000, output='sos')
>>> filtered = signal.sosfilt(sos, sig)
>>> ax2.plot(t, filtered)
>>> ax2.set_title('After 17 Hz high-pass filter')
>>> ax2.axis([0, 1, -2, 2])
>>> ax2.set_xlabel('Time [seconds]')
>>> plt.tight_layout()
>>> plt.show()
../../_images/scipy-signal-ellip-1_01_00.png