scipy.signal.iirnotch

scipy.signal.iirnotch(w0, Q, fs=2.0)

设计二阶红外数字过滤凹槽。

缺口过滤是带宽窄(高品质因数)的带阻过滤。它拒绝了一个狭窄的频带，并且使频谱的睡觉几乎没有变化。

参数

w0浮动

从信号中删除的频率。如果 fs 是指定的，则该值使用的单位与 fs 。默认情况下，它是必须满足的标准化标量 0 < w0 < 1 ，具有 w0 = 1 对应于采样频率的一半。

Q浮动

品质因数。表征缺口过滤-3 dB带宽的无量纲参数 bw 相对于其中心频率， Q = w0/bw 。

fs浮动，可选

数字系统的采样频率。

1.2.0 新版功能.

退货

b, andarray，ndarray

分子 (b )和分母 (a )过滤的多项式。

参见

iirpeak

注意事项

0.19.0 新版功能.

参考文献

1

索福克勒斯·J·奥凡尼迪斯，“信号处理导论”，普伦蒂斯-霍尔出版社，1996。

示例

设计并绘制过滤，以使用品质因数Q=30从以200HZ采样的信号中去除60 Hz分量

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

>>> 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()
>>> ax[1].plot(freq, np.unwrap(np.angle(h))*180/np.pi, color='green')
>>> ax[1].set_ylabel("Angle (degrees)", 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()
>>> plt.show()

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