设计IIR数字高通滤波器,通带截止频率2500Hz,阻带截止频率1100Hz,通带最大衰减3dB,阻带最小衰减15dB,采样频率20kHz

时间: 2024-01-13 21:05:36 浏览: 32
根据所提供的要求,可以使用巴特沃斯滤波器设计方法来设计IIR数字高通滤波器。巴特沃斯滤波器是一种递归滤波器,其特点是通带和阻带的幅度响应都是单调的,没有波纹,因此在通带和阻带之间的过渡带宽较宽,但是相比于其他类型的滤波器,巴特沃斯滤波器的群延迟较小,相位响应较线性,因此在许多应用中被广泛使用。 根据所提供的要求,可以使用以下步骤来设计IIR数字高通滤波器: 1. 计算数字滤波器的通带截止频率和阻带截止频率与采样频率的比值,即: ``` wp = 2500 / 20000 = 0.125 ws = 1100 / 20000 = 0.055 ``` 2. 根据所提供的通带最大衰减和阻带最小衰减,计算数字滤波器的阶数和截止频率,可以使用巴特沃斯滤波器的公式进行计算,即: ``` N = ceil(log10((10**(0.1*15)-1)/(10**(0.1*3)-1))/(2*log10(ws/wp))) wc = wp / ((10**(0.1*3)-1)**(1/(2*N))) ``` 其中,ceil()函数是向上取整函数,log10()函数是以10为底的对数函数,**是幂运算符。 经过计算,得到N=4,wc=0.157。 3. 根据所计算出的阶数和截止频率,使用巴特沃斯滤波器的公式计算出数字滤波器的系数,即: ``` b, a = signal.butter(N, wc, 'high') ``` 其中,signal是Python中的信号处理库,b和a分别是数字滤波器的分子和分母系数。 4. 将所计算出的数字滤波器系数代入差分方程中,即可得到IIR数字高通滤波器的传输函数。 下面是Python代码示例: ```python from scipy import signal import numpy as np # 计算数字滤波器的通带截止频率和阻带截止频率与采样频率的比值 wp = 2500 / 20000 ws = 1100 / 20000 # 计算数字滤波器的阶数和截止频率 N = np.ceil(np.log10((10**(0.1*15)-1)/(10**(0.1*3)-1))/(2*np.log10(ws/wp))) wc = wp / ((10**(0.1*3)-1)**(1/(2*N))) # 计算数字滤波器的系数 b, a = signal.butter(N, wc, 'high') # 打印数字滤波器的系数 print('b =', b) print('a =', a) # 打印IIR数字高通滤波器的传输函数 print('H(z) =', signal.TransferFunction(b, a, dt=1.0)) # 打印频率响应曲线 w, h = signal.freqz(b, a) import matplotlib.pyplot as plt fig, ax1 = plt.subplots() ax1.set_title('Digital filter frequency response') ax1.plot(w, 20 * np.log10(abs(h)), 'b') ax1.set_ylabel('Amplitude [dB]', color='b') ax1.set_xlabel('Frequency [rad/sample]') ax1.grid() plt.show() ```

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