scipy.signal.

freqs#

scipy.signal.freqs(b, a, worN=200, plot=None)[Quelle]#

Frequenzgang eines analogen Filters berechnen.

Gegeben den Zähler b vom Grad M und den Nenner a vom Grad N eines analogen Filters, berechnen Sie dessen Frequenzgang

        b[0]*(jw)**M + b[1]*(jw)**(M-1) + ... + b[M]
H(w) = ----------------------------------------------
        a[0]*(jw)**N + a[1]*(jw)**(N-1) + ... + a[N]

Parameter:

barray_like: Zähler eines linearen Filters.
aarray_like: Nenner eines linearen Filters.
worN{None, int, array_like}, optional: Wenn None, dann berechnen Sie bei 200 Frequenzen rund um die interessanten Teile der Antwortkurve (bestimmt durch Pol-Null-Positionen). Wenn eine einzelne Ganzzahl, dann berechnen Sie bei dieser Anzahl von Frequenzen. Andernfalls berechnen Sie die Antwort bei den Winkel-Frequenzen (z. B. rad/s), die in worN angegeben sind.
plotcallable, optional: Ein Callable, das zwei Argumente annimmt. Wenn angegeben, werden die Rückgabeparameter w und h an plot übergeben. Nützlich zum Plotten des Frequenzgangs innerhalb von freqs.

Rückgabe:

wndarray: Die Winkel-Frequenzen, bei denen h berechnet wurde.
hndarray: Der Frequenzgang.

Siehe auch

freqz: Berechnet die Frequenzantwort eines digitalen Filters.

Hinweise

Die Verwendung der "plot"-Funktion von Matplotlib als Callable für plot führt zu unerwarteten Ergebnissen; dies plottet den Realteil der komplexen Übertragungsfunktion, nicht die Magnitude. Versuchen Sie lambda w, h: plot(w, abs(h)).

Beispiele

>>> from scipy.signal import freqs, iirfilter
>>> import numpy as np

>>> b, a = iirfilter(4, [1, 10], 1, 60, analog=True, ftype='cheby1')

>>> w, h = freqs(b, a, worN=np.logspace(-1, 2, 1000))

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude response [dB]')
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()