用python绘制一张低通切比雪夫滤波器阶数为2，5，8时的的频率响应对比图和一张低通巴特沃斯滤波器阶数为2，5，8时的的频率响应对比图，确保带阻频段幅值不超过带通频段的五分之一，并输出绘图用到的所有数据到csv文件

好的，这个任务可以分为三步来完成：

1. 计算滤波器系数
2. 绘制频率响应对比图
3. 输出数据到csv文件

下面我将一步一步给出代码实现。

## 1. 计算滤波器系数

我们可以使用scipy库中的`signal`模块来实现这个功能。具体实现方法如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import signal

# 低通切比雪夫滤波器系数计算
def chebyshev_filter(order, cutoff, ripple):
    b, a = signal.cheby1(order, ripple, cutoff, 'lowpass')
    return b, a

# 低通巴特沃斯滤波器系数计算
def butterworth_filter(order, cutoff):
    b, a = signal.butter(order, cutoff, 'lowpass')
    return b, a

其中，`signal.cheby1()`函数用于计算切比雪夫滤波器系数，`signal.butter()`函数用于计算巴特沃斯滤波器系数。这两个函数的参数含义如下：

- `order`：滤波器阶数
- `cutoff`：截止频率，单位为Hz
- `ripple`：通带最大衰减量，单位为dB

## 2. 绘制频率响应对比图

我们可以使用matplotlib库来实现绘图功能。具体实现方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制频率响应对比图
def plot_filter_comparison(b_list, a_list, order_list, title, filename):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
    w, h = signal.freqz(b_list[0], a_list[0])
    ax.plot(w/np.pi, np.abs(h), label=f'order={order_list[0]}')
    for i in range(1, len(b_list)):
        w, h = signal.freqz(b_list[i], a_list[i])
        ax.plot(w/np.pi, np.abs(h), label=f'order={order_list[i]}')
    ax.set_xlabel('Frequency [Hz]')
    ax.set_ylabel('Amplitude')
    ax.set_title(title)
    ax.legend()
    plt.savefig(filename)
    plt.show()

其中，`signal.freqz()`函数用于计算滤波器的频率响应。该函数的参数含义如下：

- `b`：滤波器的分子系数，即传递函数的分子多项式系数
- `a`：滤波器的分母系数，即传递函数的分母多项式系数
- `worN`：计算频率响应的角频率点数或者是一段角频率范围
- `whole`：是否计算整个单位圆上的频率响应

## 3. 输出数据到csv文件

我们可以使用pandas库来实现将数据输出到csv文件的功能。具体实现方法如下：

# 输出数据到csv文件
def save_data_to_csv(b_list, a_list, order_list, filename):
    data = []
    for i in range(len(b_list)):
        b_str = ','.join(map(str, b_list[i]))
        a_str = ','.join(map(str, a_list[i]))
        data.append([order_list[i], b_str, a_str])
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Order', 'b', 'a'])
    df.to_csv(filename, index=False)

其中，我们将滤波器的分子系数和分母系数转换为字符串，并将它们放入一个列表中，然后使用`pd.DataFrame()`函数将数据转换为DataFrame格式，最后使用`df.to_csv()`函数将数据输出到csv文件中。

综上所述，完整的代码实现如下：