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scipy.signal.

firwin#

scipy.signal.firwin(numtaps, cutoff, *, width=None, window='hamming', pass_zero=True, scale=True, fs=None)[原始碼]#

使用窗函數法設計 FIR 濾波器。

此函數計算有限脈衝響應濾波器的係數。濾波器將具有線性相位；如果 numtaps 是奇數，則為 Type I 型；如果 numtaps 是偶數，則為 Type II 型。

Type II 型濾波器在奈奎斯特頻率處始終具有零響應，因此如果呼叫 firwin 時 numtaps 為偶數且通帶的右端位於奈奎斯特頻率，則會引發 ValueError 異常。

參數:
numtapsint

濾波器的長度（係數數量，即濾波器階數 + 1）。如果通帶包含奈奎斯特頻率，則 numtaps 必須是奇數。

cutofffloat 或 1-D 類陣列

濾波器的截止頻率（以與 fs 相同的單位表示）或截止頻率陣列（即頻帶邊緣）。在前一種情況下，作為浮點數，截止頻率應對應於半振幅點，衰減將為 -6dB。在後一種情況下，cutoff 中的頻率應為正值，並且在 0 和 fs/2 之間單調遞增。值 0 和 fs/2 不得包含在 cutoff 中。應注意，這與 scipy.signal.iirdesign 的行為不同，後者中截止頻率是半功率點 (-3dB)。

widthfloat 或 None，可選

如果 width 不是 None，則假定它是過渡區域的近似寬度（以與 fs 相同的單位表示），用於 Kaiser FIR 濾波器設計。在這種情況下，將忽略 window 參數。

window字串或字串和參數值元組，可選

要使用的所需窗函數。請參閱 scipy.signal.get_window 以取得窗函數和所需參數的列表。

pass_zero{True, False, ‘bandpass’, ‘lowpass’, ‘highpass’, ‘bandstop’}, 可選

如果為 True，則頻率 0（即「DC 增益」）的增益為 1。如果為 False，則 DC 增益為 0。也可以是所需濾波器類型的字串參數（等效於 IIR 設計函數中的 btype）。

版本 1.3.0 新增: 支援字串參數。

scalebool，可選

設定為 True 以縮放係數，使頻率響應在特定頻率下正好為單位值。該頻率為

  • 0 (DC)，如果第一個通帶從 0 開始（即 pass_zero 為 True）

  • fs/2 （奈奎斯特頻率），如果第一個通帶在 fs/2 結束（即濾波器是單頻帶高通濾波器）；否則為第一個通帶的中心

fsfloat，可選

訊號的取樣頻率。cutoff 中的每個頻率都必須介於 0 和 fs/2 之間。預設值為 2。

返回:
h(numtaps,) ndarray

長度為 numtaps 的 FIR 濾波器的係數。

引發:
ValueError

如果 cutoff 中的任何值小於或等於 0 或大於或等於 fs/2，如果 cutoff 中的值不是嚴格單調遞增，或者如果 numtaps 是偶數但通帶包含奈奎斯特頻率。

另請參閱

firwin2
firls
minimum_phase
remez

範例

從 0 到 f 的低通

>>> from scipy import signal
>>> numtaps = 3
>>> f = 0.1
>>> signal.firwin(numtaps, f)
array([ 0.06799017,  0.86401967,  0.06799017])

使用特定的窗函數

>>> signal.firwin(numtaps, f, window='nuttall')
array([  3.56607041e-04,   9.99286786e-01,   3.56607041e-04])

高通（從 0 到 f 的 ‘stop’）

>>> signal.firwin(numtaps, f, pass_zero=False)
array([-0.00859313,  0.98281375, -0.00859313])

帶通

>>> f1, f2 = 0.1, 0.2
>>> signal.firwin(numtaps, [f1, f2], pass_zero=False)
array([ 0.06301614,  0.88770441,  0.06301614])

帶阻

>>> signal.firwin(numtaps, [f1, f2])
array([-0.00801395,  1.0160279 , -0.00801395])

多頻帶（通帶為 [0, f1]、[f2, f3] 和 [f4, 1]）

>>> f3, f4 = 0.3, 0.4
>>> signal.firwin(numtaps, [f1, f2, f3, f4])
array([-0.01376344,  1.02752689, -0.01376344])

多頻帶（通帶為 [f1, f2] 和 [f3,f4]）

>>> signal.firwin(numtaps, [f1, f2, f3, f4], pass_zero=False)
array([ 0.04890915,  0.91284326,  0.04890915])
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