scipy.signal.

lp2hp#

scipy.signal.lp2hp(b, a, wo=1.0)[Quelle]#

Wandelt einen Tiefpass-Filterprototyp in einen Hochpass-Filter um.

Gibt einen analogen Hochpass-Filter mit der Grenzfrequenz wo aus einem analogen Tiefpass-Filterprototyp mit Einheitsgrenzfrequenz in Transferfunktionsdarstellung ('ba') zurück.

Parameter:

barray_like: Koeffizienten des Zählerpolynoms.
aarray_like: Koeffizienten des Nennerpolynoms.
wofloat: Gewünschte Grenzfrequenz, als Kreisfrequenz (z.B. rad/s). Standardmäßig unverändert.

Rückgabe:

barray_like: Zählerpolynomkoeffizienten des transformierten Hochpass-Filters.
aarray_like: Nennerpolynomkoeffizienten des transformierten Hochpass-Filters.

Siehe auch

lp2lp, lp2bp, lp2bs, bilinear
lp2hp_zpk

Hinweise

Dies leitet sich aus der s-Ebene-Substitution ab

\[s \rightarrow \frac{\omega_0}{s}\]

Dies erhält die Symmetrie der Tiefpass- und Hochpass-Antworten auf logarithmischer Skala.

Beispiele

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

>>> lp = signal.lti([1.0], [1.0, 1.0])
>>> hp = signal.lti(*signal.lp2hp(lp.num, lp.den))
>>> w, mag_lp, p_lp = lp.bode()
>>> w, mag_hp, p_hp = hp.bode(w)

>>> plt.plot(w, mag_lp, label='Lowpass')
>>> plt.plot(w, mag_hp, label='Highpass')
>>> plt.semilogx()
>>> plt.grid(True)
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.legend()