scipy.signal.

iirpeak#

scipy.signal.iirpeak(w0, Q, fs=2.0)[Quelle]#

Entwerfen Sie einen digitalen IIR-Peak (Resonanzfilter) zweiter Ordnung.

Ein Peak-Filter ist ein Bandpassfilter mit einer schmalen Bandbreite (hoher Gütefaktor). Er unterdrückt Komponenten außerhalb eines schmalen Frequenzbandes.

Parameter:

w0float: Zu erhaltende Frequenz in einem Signal. Wenn fs angegeben ist, ist diese in denselben Einheiten wie fs. Standardmäßig ist dies ein normalisierter Skalar, der 0 < w0 < 1 erfüllen muss, wobei w0 = 1 der halben Abtastfrequenz entspricht.
Qfloat: Gütefaktor. Dimensionsloser Parameter, der die -3 dB Bandbreite bw des Peak-Filters relativ zu seiner Mittenfrequenz charakterisiert: Q = w0/bw.
fsfloat, optional: Die Abtastfrequenz des digitalen Systems.

Hinzugefügt in Version 1.2.0.

Rückgabe:

b, andarray, ndarray: Zähler- (b) und Nenner- (a) Polynome des IIR-Filters.

Siehe auch

iirnotch

Hinweise

Hinzugefügt in Version 0.19.0.

Referenzen

[1]

Sophocles J. Orfanidis, „Introduction To Signal Processing“, Prentice-Hall, 1996

Beispiele

Entwerfen und plotten Sie einen Filter, um alle Frequenzen außer der 300-Hz-Komponente aus einem Signal, das mit 1000 Hz abgetastet wird, unter Verwendung eines Gütefaktors Q = 30 zu entfernen.

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

>>> fs = 1000.0  # Sample frequency (Hz)
>>> f0 = 300.0  # Frequency to be retained (Hz)
>>> Q = 30.0  # Quality factor
>>> # Design peak filter
>>> b, a = signal.iirpeak(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(np.maximum(abs(h), 1e-5)), color='blue')
>>> ax[0].set_title("Frequency Response")
>>> ax[0].set_ylabel("Amplitude [dB]", color='blue')
>>> ax[0].set_xlim([0, 500])
>>> ax[0].set_ylim([-50, 10])
>>> ax[0].grid(True)
>>> ax[1].plot(freq, np.unwrap(np.angle(h))*180/np.pi, color='green')
>>> ax[1].set_ylabel("Phase [deg]", color='green')
>>> ax[1].set_xlabel("Frequency [Hz]")
>>> ax[1].set_xlim([0, 500])
>>> 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-iirpeak-1.png