scipy.signal.

iirnotch#

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

设计二阶IIR陷波数字滤波器。

陷波滤波器是一种带阻滤波器，具有较窄的带宽（高Q因子）。它拒绝一个窄频带，并使其余频谱几乎不变。

参数:

w0浮动: 从信号中移除的频率。如果指定了 fs，则此频率单位与 fs 相同。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。
问浮动: 品质因数。无量纲参数，用于表征陷波滤波器的 -3 dB 带宽 bw 相对于其中心频率的特性，Q = w0/bw。
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 (b) 和分母 (a) 多项式。

参见

iirpeak

注释

Added in version 0.19.0.

参考文献

[1]

Sophocles J. Orfanidis, “信号处理导论”, Prentice-Hall, 1996

示例

设计和绘制滤波器以去除以200 Hz采样的信号中的60 Hz分量，使用品质因数Q = 30

>>> 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