scipy.signal.

iirnotch#

scipy.signal.iirnotch(w0, Q, fs=2.0)[источник]#

Спроектировать цифровой фильтр-пробку второго порядка.

Режекторный фильтр — это полосно-заграждающий фильтр с узкой полосой пропускания (высоким добротным фактором). Он подавляет узкую полосу частот и оставляет остальную часть спектра практически неизменной.

Параметры:

w0float: Частота для удаления из сигнала. Если fs указано, это в тех же единицах, что и fs. По умолчанию это нормализованный скаляр, который должен удовлетворять 0 < w0 < 1, с w0 = 1 соответствующая половине частоты дискретизации.
Qfloat: Коэффициент качества. Безразмерный параметр, характеризующий полосу пропускания -3 дБ режекторного фильтра bw относительно её центральной частоты, Q = w0/bw.
fsfloat, опционально: Частота дискретизации цифровой системы.

Добавлено в версии 1.2.0.

Возвращает:

b, aСоздать LinearOperators: Числитель (b) и знаменатель (a) полиномы фильтра IIR.

Смотрите также

iirpeak

Примечания

Добавлено в версии 0.19.0.

Ссылки

[1]

Софокл Дж. Орфанидис, «Введение в обработку сигналов», Prentice-Hall, 1996

Примеры

Спроектировать и построить фильтр для удаления компоненты 60 Гц из сигнала, дискретизированного с частотой 200 Гц, используя добротность Q = 30

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

>>> 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(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, 100])
>>> 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-iirnotch-1.png