Python scipy.signal.iirnotch 示例说明

最编程 2024-05-01 09:42:02

...

设计second-order IIR 陷波数字滤波器。

陷波滤波器是具有窄带宽(高品质因数)的band-stop 滤波器。它拒绝窄频带，使频谱的其余部分几乎没有变化。

参数：

w0：浮点数: 从信号中去除的频率。如果fs已指定，其单位与fs.默认情况下，它是一个标准化的标量，必须满足0 < w0 < 1，和w0 = 1对应于采样频率的一半。
Q：浮点数: 品质因数。表征陷波滤波器 -3 dB 带宽 bw 相对于其中心频率 Q = w0/bw 的无量纲参数。
fs：浮点数，可选: 数字系统的采样频率。

b, a：数组，数组: IIR 滤波器的分子 (b) 和分母 (a) 多项式。

注意：

参考：

1：

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

例子：

使用品质因数 Q = 30 设计并绘制滤波器以从以 200 Hz 采样的信号中去除 60 Hz 分量

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

>>> 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()
>>> 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()
>>> plt.show()

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Python scipy.signal.iirnotch 示例说明

参数：

返回：

注意：

参考：

1：

例子：

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