scipy.signal.

lp2bs#

scipy.signal.lp2bs(b, a, wo=1.0, bw=1.0)[источник]#

Преобразовать прототип фильтра нижних частот в полосно-заграждающий фильтр.

Вернуть аналоговый полосно-заграждающий 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 задерживания, как угловая частота (например, рад/с). По умолчанию без изменений.
bwfloat: Желаемая ширина полосы задерживания, как угловая частота (например, рад/с). По умолчанию 1.

Возвращает:

barray_like: Коэффициенты полинома числителя преобразованного полосно-заграждающего фильтра.
aarray_like: Коэффициенты полинома знаменателя преобразованного полосно-заграждающего фильтра.

Смотрите также

lp2lp, lp2hp, lp2bp, bilinear
lp2bs_zpk

Примечания

Это получено из подстановки s-плоскости

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

Это «широкополосное» преобразование, создающее полосу задерживания с геометрической (логарифмической частотой) симметрией относительно wo.

Примеры

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

>>> lp = signal.lti([1.0], [1.0, 1.5])
>>> bs = signal.lti(*signal.lp2bs(lp.num, lp.den))
>>> w, mag_lp, p_lp = lp.bode()
>>> w, mag_bs, p_bs = bs.bode(w)
>>> plt.plot(w, mag_lp, label='Lowpass')
>>> plt.plot(w, mag_bs, label='Bandstop')
>>> plt.semilogx()
>>> plt.grid(True)
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.legend()