scipy.signal.ellip¶
- scipy.signal.ellip(N, rp, rs, Wn, btype='low', analog=False, output='ba', fs=None)[源代码]¶
椭圆(考尔)数字和模拟过滤设计。
设计一个N阶数字或模拟椭圆过滤，并返回过滤系数。
- 参数
- N集成
过滤勋章。
- rp浮动
通带内单位增益以下允许的最大纹波。以分贝为单位指定的正数。
- rs浮动
阻挡带中所需的最小衰减。以分贝为单位指定的正数。
- Wnarray_like
给出临界频率的标量或长度为2的序列。对于椭圆滤波器，这是过渡频带中增益最先降至-‘rp’以下的点。
对于数字滤波器， Wn 都在相同的单位内 fs 。默认情况下， fs 为2个半周期/采样，因此这些值从0归一化到1，其中1是奈奎斯特频率。 (Wn 因此是半周期/样品。)
对于模拟滤波器， Wn 是角频率(例如，rad/s)。
- btype{‘低通’，‘高通’，‘带通’，‘带停止’}，可选
过滤的类型。默认值为‘low pass’。
- analog布尔值，可选
如果为True，则返回模拟过滤，否则返回数字过滤。
- output{‘ba’，‘zpk’，‘sos’}，可选
输出类型：分子/分母(‘ba’)、零极点(‘zpk’)或二阶截面(‘sos’)。默认值为“ba”以实现向后兼容，但“SOS”应用于通用筛选。
- fs浮动，可选
数字系统的采样频率。
1.2.0 新版功能.
- 退货
- b, andarray，ndarray
分子 (b )和分母 (a )过滤的多项式。仅在以下情况下返回
output='ba'。- z、p、kndarray，ndarray，浮动
过滤传递函数的零点、极点和系统增益。仅在以下情况下返回
output='zpk'。- sosndarray
IIR过滤的二次截面表示。仅在以下情况下返回
output=='sos'。
注意事项
也称为考尔滤波器或Zolotarev滤波器，椭圆型过滤最大限度地提高了频率响应的通带和阻带之间的过渡率，但同时牺牲了两者的涟漪，并增加了阶跃响应中的振铃。
作为 rp 接近0时，椭圆形过滤变成切比雪夫II型过滤 (
cheby2)。作为 rs 接近0，就会变成切比雪夫I型过滤 (cheby1)。当两个人都接近0时，它就变成了巴特沃斯过滤 (butter)。等波纹通带具有N个最大值或最小值(例如，5阶过滤具有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1，或者对于偶数阶滤波器，直流增益为-RPdB。
这个
'sos'0.16.0中增加了输出参数。示例
设计模拟过滤，绘制其频率响应图，显示临界点：
>>> from scipy import signal >>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> 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()
产生由10 Hz和20 Hz组成的信号，以1 kHz采样
>>> 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的数字高通过滤，去除10 Hz的音调，并将其应用于信号。(过滤时建议使用二阶分段格式，避免传递函数出现数值误差 (
ba)格式)：>>> 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()
