有，警告: Frequency points above the Nyquist frequency have been removed from the data.

这个警告是因为你在使用 idfrd 函数创建频率响应对象 Z 时，将频率数据 f 乘以了 2π，导致超过了采样频率的 Nyquist 频率，并且这部分数据被自动删除。你可以将代码修改为以下形式，避免这个警告：

Z = idfrd(A.*exp(1j*phy*pi/180), f, 0.1, 'FrequencyUnit', 'Hz');

这里使用 'FrequencyUnit' 参数指定频率单位为 Hz，避免了将频率乘以 2π 的问题。

相关问题

警告: Frequency points above the Nyquist frequency have been removed from the data.

这个警告是因为你在使用 idfrd 函数创建频率响应对象 Z 时，将频率数据 f 乘以了 2π，导致超过了采样频率的 Nyquist 频率，并且这部分数据被自动删除。你可以将代码修改为以下形式，避免这个警告：

Z = idfrd(A.*exp(1j*phy*pi/180), f, 0.1, 'FrequencyUnit', 'Hz');

这里使用 'FrequencyUnit' 参数指定频率单位为 Hz，避免了将频率乘以 2π 的问题。

rcosflt has been removed. Use rcosdesign instead

`rcosflt`函数被替换为`rcosdesign`是因为它可能包含了更为全面的设计功能，允许用户不仅限于滤波，还可以设计自定义的升余弦滤波器。`rcosdesign`通常提供了一个参数化的方式来创建指定带宽、滚降因子（rolloff）和其他特性所需的滤波器。

当你不再能够直接使用`rcosflt`时，你可以按照以下步骤使用`rcosdesign`来进行类似的功能：

1. **滤波器设计**：首先，利用`rcosdesign`函数，传入你需要的参数，如抽样频率`fs`，带宽`Wn`（相对于Nyquist频率），以及希望的滚降因子`rolloff`。函数会返回一组滤波器系数。

   from scipy.signal import rcosdesign
   b, a = rcosdesign(Wn, rolloff, fs=Fs/Rb, type='bandpass')

2. **滤波器实现**：然后，你可以使用这些滤波器系数`b`和`a`来构造一个IIR滤波器。`scipy.signal.lfilter`函数可以用来实现滤波：

   filtered_data = signal.lfilter(b, a, code_2ask_upsamp)

3. **抽样保持**：同之前提到的，为了保持与原始抽样率一致，你可以按照同样的抽样间隔选取滤波后数据的点。

4. **处理长度**：如果有额外的处理需求，比如裁剪或填充，记得调整`filtered_data`的长度以适应原始数据。

# ...其他必要的处理...