绵阳梓潼网站制作公司

python中经典数字滤波的示例分析-创新互联

小编给大家分享一下python中经典数字滤波的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

10年积累的网站设计制作、网站制作经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先网站设计后付款的网站建设流程，更有嵩明免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

数字滤波分为 IIR 滤波，和FIR 滤波。

FIR 滤波：

import scipy.signal as signal
import numpy as np
import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from scipy import signal
b = signal.firwin(80, 0.5, window=('kaiser', 8))
w, h = signal.freqz(b)
 
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_title('Digital filter frequency response')
 
ax1.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)), 'b')
ax1.set_ylabel('Amplitude [dB]', color='b')
ax1.set_xlabel('Frequency [rad/sample]')
 
ax2 = ax1.twinx()
angles = np.unwrap(np.angle(h))
ax2.plot(w, angles, 'g')
ax2.set_ylabel('Angle (radians)', color='g')
ax2.grid()
ax2.axis('tight')
plt.show()

运行结果：

python中经典数字滤波的示例分析

IIR 滤波器：

from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
import numpy as np
# 蓝色的是频谱图，绿色的是相位图
wp = 0.2
ws = 0.3
gpass = 1
gstop = 40
system = signal.iirdesign(wp, ws, gpass, gstop)
w, h = signal.freqz(*system)
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_title('Digital filter frequency response')
ax1.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)), 'b')
ax1.set_ylabel('Amplitude [dB]', color='b')
ax1.set_xlabel('Frequency [rad/sample]')
ax1.grid()
ax1.set_ylim([-110, 10])
 
nticks = 8
ax1.yaxis.set_major_locator(matplotlib.ticker.LinearLocator(nticks))
 
plt.show()

运行结果：

python中经典数字滤波的示例分析

IIR 滤波器中cheyb2 滤波器的运用

from  scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
b, a = signal.cheby2(4, 40, 100, 'low', analog=True)
w, h = signal.freqs(b, a)
plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))#用于绘制折线图，两个函数的 x 轴、y 轴分别是指数型的。
#plt.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)))
plt.title('Chebyshev Type II frequency response (rs=40)')
plt.xlabel('Frequency [radians / second]')
plt.ylabel('Amplitude [dB]')
plt.margins(0, 0.1)#  not sure
plt.grid(which='both', axis='both')
 
t = np.linspace(0, 1, 1000, False) # 1 second
sig = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1.plot(t, sig)
ax1.set_title('10 Hz and 20 Hz sinusoids')
ax1.axis([0, 1, -2, 2])
 
sos = signal.cheby2(12, 20, 17, 'hp', fs=1000, output='sos')
filtered = signal.sosfilt(sos, sig)
ax2.plot(t, filtered)
ax2.set_title('After 17 Hz high-pass filter')
ax2.axis([0, 1, -2, 2])
ax2.set_xlabel('Time [seconds]')
 
plt.show()

python中经典数字滤波的示例分析

python中经典数字滤波的示例分析

以上是“python中经典数字滤波的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


新闻名称：python中经典数字滤波的示例分析-创新互联
网页网址：http://myzitong.com/article/edsoh.html

其他资讯