scipy.signal.

iirnotch

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

設計二階 IIR 陷波數位濾波器。

陷波濾波器是一種帶阻濾波器，具有窄頻寬（高品質因數）。它會抑制一個窄頻帶，並使頻譜的其餘部分幾乎保持不變。

參數:

w0float

要從訊號中移除的頻率。如果指定了 fs，則單位與 fs 相同。預設情況下，它是一個標準化的純量，必須滿足 0 < w0 < 1，其中 w0 = 1 對應於取樣頻率的一半。

Qfloat

品質因數。無因次參數，用於描述陷波濾波器的 -3 dB 頻寬 bw 相對於其中心頻率，Q = w0/bw。

fsfloat, 選填

數位系統的取樣頻率。

在版本 1.2.0 中新增。

回傳值:

b, andarray, ndarray

IIR 濾波器的分子 (b) 和分母 (a) 多項式。

另請參閱

iirpeak

註解

在版本 0.19.0 中新增。

參考文獻

[1]

Sophocles J. Orfanidis，《Introduction To Signal Processing》，Prentice-Hall，1996

範例

在你的瀏覽器中試試看！

設計並繪製濾波器，以移除從 200 Hz 取樣訊號中的 60 Hz 成分，使用品質因數 Q = 30

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

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

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