scipy.signal.

lp2bp#

scipy.signal.lp2bp(b, a, wo=1.0, bw=1.0)[источник]#

Преобразовать прототип фильтра нижних частот в полосовой фильтр.

Возвращает аналоговый полосовой фильтр с центральной частотой wo и полоса пропускания bw из аналогового прототипа фильтра нижних частот с единичной частотой среза, в представлении передаточной функции ('ba').

Параметры:

barray_like: Коэффициенты полинома числителя.
aarray_like: Коэффициенты полинома знаменателя.
wofloat: Желаемый центр полосы пропускания, как угловая частота (например, рад/с). По умолчанию без изменений.
bwfloat: Желаемая ширина полосы пропускания, как угловая частота (например, рад/с). По умолчанию 1.

Возвращает:

barray_like: Коэффициенты полинома числителя преобразованного полосового фильтра.
aarray_like: Коэффициенты полинома знаменателя преобразованного полосового фильтра.

Смотрите также

lp2lp, lp2hp, lp2bs, bilinear
lp2bp_zpk

Примечания

Это получено из подстановки s-плоскости

\[s \rightarrow \frac{s^2 + {\omega_0}^2}{s \cdot \mathrm{BW}}\]

Это «широкополосное» преобразование, создающее полосу пропускания с геометрической (логарифмической по частоте) симметрией относительно wo.

Примеры

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

>>> lp = signal.lti([1.0], [1.0, 1.0])
>>> bp = signal.lti(*signal.lp2bp(lp.num, lp.den))
>>> w, mag_lp, p_lp = lp.bode()
>>> w, mag_bp, p_bp = bp.bode(w)

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