parks mcclellan算法python源代码
时间: 2023-07-10 19:23:10 浏览: 66
Parks-McClellan算法是一种经典的数字滤波器设计算法,可以用来设计FIR数字滤波器。下面是一个简单的Python实现:
```
import numpy as np
from scipy import signal
def firpm(n, bands, desired, weight=None):
# 计算权重
if weight is None:
weight = np.ones(len(desired))
# 设计滤波器
h = signal.firwin2(n, bands, desired, weight=weight)
return h
# 示例
n = 100 # 滤波器阶数
bands = [0, 0.2, 0.3, 0.5, 0.6, 1] # 滤波器通带和阻带的边界频率
desired = [1, 0, 1] # 滤波器通带和阻带的目标增益
weight = [1, 1000, 1] # 滤波器通带和阻带的权重
h = firpm(n, bands, desired, weight=weight)
```
这个实现使用了NumPy和SciPy库中的函数,可以方便地进行数字滤波器的设计。需要注意的是,Parks-McClellan算法的核心是求解一个线性规划问题,这个问题的求解需要使用专门的数学软件或库,例如MATLAB或CVXOPT等。因此,上面的代码只是一个简单的实现,实际的应用中需要使用更加完善的工具和方法来进行数字滤波器的设计。
相关问题
parks mcclellan算法的详细步骤
Parks-McClellan算法是一种常用于数字滤波器设计的算法,其详细步骤如下:
1. 确定滤波器的类型以及其所需的通带和阻带的频率范围。
2. 根据所需的通带和阻带的频率范围,确定一个适当的频率网格。
3. 设计一组初始点,通常采用等间隔分布的方式。
4. 在频率网格上,计算每个初始点的加权误差,其中权重是根据所需的通带和阻带特性而定。
5. 迭代计算,在每次迭代中,使用Remez交替投影算法计算一个新的滤波器系数。计算出新的系数后,重新计算每个点的加权误差,并检查误差是否满足所需精度。
6. 如果误差满足所需精度,则停止迭代,否则继续迭代,直到误差满足所需精度或达到最大迭代次数。
7. 最终得到的滤波器系数即为所需的数字滤波器系数。
需要注意的是,Parks-McClellan算法的实现较为复杂,需要一定的数学和信号处理基础。
parks mcclellan的FIR滤波器设计代码
下面是使用Parks-McClellan算法设计FIR滤波器的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from scipy.signal import firwin2
# 设计低通FIR滤波器
cutoff_freq = 0.2
num_taps = 51
bands = [0, 2*cutoff_freq, 2*cutoff_freq, 1]
desired = [1, 1, 0, 0]
weights = [1, 1]
# 使用Parks-McClellan算法设计FIR滤波器
taps = firwin2(num_taps, bands, desired, weights=weights)
# 打印滤波器系数
print("Filter coefficients: ", taps)
```
在上述代码中,我们使用了Python的scipy库中的firwin2函数来实现Parks-McClellan算法。可以通过设置cutoff_freq、num_taps、bands、desired和weights等参数来设计出所需的FIR滤波器。最终,我们得到的taps即为所需的FIR滤波器系数。