scipy.signal.

iirfilter#

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

给定阶数和关键点的IIR数字和模拟滤波器设计。

设计一个N阶数字或模拟滤波器并返回滤波器系数。

参数:
N整数

过滤器的顺序。

Wnarray_like

一个标量或长度为2的序列，给出临界频率。

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）。

当 Wn 是一个长度为2的序列时，Wn[0] 必须小于 Wn[1]。

rpfloat, 可选

对于切比雪夫和椭圆滤波器，提供通带中的最大波纹。（dB）

rsfloat, 可选

对于切比雪夫和椭圆滤波器，提供在阻带中的最小衰减。（dB）

btype{‘带通’, ‘低通’, ‘高通’, ‘带阻’}, 可选

过滤器的类型。默认是 ‘带通’。

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。

ftypestr, 可选

要设计的IIR滤波器的类型：

  • Butterworth : ‘butter’

  • 切比雪夫 I 型 : ‘cheby1’

  • 切比雪夫 II : ‘cheby2’

  • Cauer/椭圆：’ellip’

  • 贝塞尔/汤姆森: ‘bessel’

输出{‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’}, 可选

输出过滤形式：

  • 二级章节（推荐）：’sos’

  • 分子/分母 (默认) : ‘ba’

  • pole-zero : ‘zpk’

通常推荐使用二阶节 (‘sos’) 形式，因为推导分子/分母形式 (‘ba’) 的系数会遇到数值不稳定性问题。出于向后兼容性的原因，默认形式是分子/分母形式 (‘ba’)，其中 ‘ba’ 中的 ‘b’ 和 ‘a’ 指的是常用的系数名称。

注意：使用二阶节形式（’sos’）有时会带来额外的计算成本：因此，对于数据密集型用例，建议也研究分子/分母形式（’ba’）。

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

butter

使用阶数和临界点的滤波器设计

cheby1, cheby2, ellip, bessel
buttord

从通带和阻带规格中找到阶数和临界点

cheb1ord, cheb2ord, ellipord
iirdesign

使用通带和阻带规格进行一般滤波器设计

注释

'sos' 输出参数在 0.16.0 版本中被添加。

示例

生成一个从50 Hz到200 Hz的17阶切比雪夫II型模拟带通滤波器，并绘制频率响应：

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

>>> b, a = signal.iirfilter(17, [2*np.pi*50, 2*np.pi*200], rs=60,
...                         btype='band', analog=True, ftype='cheby2')
>>> w, h = signal.freqs(b, a, 1000)
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
>>> ax.semilogx(w / (2*np.pi), 20 * np.log10(np.maximum(abs(h), 1e-5)))
>>> ax.set_title('Chebyshev Type II bandpass frequency response')
>>> ax.set_xlabel('Frequency [Hz]')
>>> ax.set_ylabel('Amplitude [dB]')
>>> ax.axis((10, 1000, -100, 10))
>>> ax.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.show()
../../_images/scipy-signal-iirfilter-1_00_00.png

在采样率为2000 Hz的系统中创建一个具有相同属性的数字滤波器，并绘制频率响应。（需要使用二阶节实现以确保此阶滤波器的稳定性）：

>>> sos = signal.iirfilter(17, [50, 200], rs=60, btype='band',
...                        analog=False, ftype='cheby2', fs=2000,
...                        output='sos')
>>> w, h = signal.sosfreqz(sos, 2000, fs=2000)
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
>>> ax.semilogx(w, 20 * np.log10(np.maximum(abs(h), 1e-5)))
>>> ax.set_title('Chebyshev Type II bandpass frequency response')
>>> ax.set_xlabel('Frequency [Hz]')
>>> ax.set_ylabel('Amplitude [dB]')
>>> ax.axis((10, 1000, -100, 10))
>>> ax.grid(which='both', axis='both')
>>> plt.show()
../../_images/scipy-signal-iirfilter-1_01_00.png
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