scipy.signal.

bilinear_zpk

scipy.signal.bilinear_zpk(z, p, k, fs)

從類比濾波器使用雙線性轉換返回數位 IIR 濾波器。

使用塔斯廷轉換方法將一組極點和零點從類比 s 平面轉換到數位 z 平面，此方法將 2*fs*(z-1) / (z+1) 替換為 s，以保持頻率響應的形狀。

參數:

zarray_like

類比濾波器傳遞函數的零點。

parray_like

類比濾波器傳遞函數的極點。

kfloat

類比濾波器傳遞函數的系統增益。

fsfloat

取樣率，以普通頻率（例如，赫茲）。此函數中未進行預先扭曲。

返回:

zndarray

轉換後的數位濾波器傳遞函數的零點。

pndarray

轉換後的數位濾波器傳遞函數的極點。

kfloat

轉換後的數位濾波器的系統增益。

另請參閱

lp2lp_zpk, lp2hp_zpk, lp2bp_zpk, lp2bs_zpk

bilinear

註解

在 1.1.0 版本中新增。

範例

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

>>> fs = 100
>>> bf = 2 * np.pi * np.array([7, 13])
>>> filts = signal.lti(*signal.butter(4, bf, btype='bandpass', analog=True,
...                                   output='zpk'))
>>> filtz = signal.lti(*signal.bilinear_zpk(filts.zeros, filts.poles,
...                                         filts.gain, fs))
>>> wz, hz = signal.freqz_zpk(filtz.zeros, filtz.poles, filtz.gain)
>>> ws, hs = signal.freqs_zpk(filts.zeros, filts.poles, filts.gain,
...                           worN=fs*wz)
>>> plt.semilogx(wz*fs/(2*np.pi), 20*np.log10(np.abs(hz).clip(1e-15)),
...              label=r'$|H_z(e^{j \omega})|$')
>>> plt.semilogx(wz*fs/(2*np.pi), 20*np.log10(np.abs(hs).clip(1e-15)),
...              label=r'$|H(j \omega)|$')
>>> plt.legend()
>>> plt.xlabel('Frequency [Hz]')
>>> plt.ylabel('Amplitude [dB]')
>>> plt.grid(True)

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