python butter函数参数详解
时间: 2023-06-04 21:03:44 浏览: 643
好的,关于python中的butter函数参数详解,我可以给您一些简单的说明和示例。butter函数是一种数字滤波器设计函数,用于对数字信号进行低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波等处理。具体来说,这个函数的参数包括滤波器的阶数(order)、截止频率(Wn)、滤波器类型(btype)、模拟滤波器转换的方式(analog)等。下面是一个例子:
import numpy as np
from scipy import signal
# Generate a test signal
t = np.linspace(0, 1, 1000, False)
sig = np.sin(2*np.pi*10*t) + np.sin(2*np.pi*20*t)
# Butterworth filter
order = 6
fs = 1000.0 # Sample rate, Hz
cutoff = 15 # Desired cutoff frequency, Hz
Wn = 2*cutoff/fs
btype = 'lowpass'
b, a = signal.butter(order, Wn, btype)
# Apply filter
filtered = signal.filtfilt(b, a, sig)
这个例子中我们生成了一个含有两个正弦波的测试信号,然后使用butter函数设计了一个6阶的低通滤波器,截止频率为15Hz。最后使用filtfilt函数对信号进行滤波处理。
相关问题
butter函数参数定义
`butter` 函数是用于设计数字Butterworth滤波器的函数。它的参数定义如下:
```python
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba', fs=None)
```
- `N`: 滤波器的阶数,必须为正整数。
- `Wn`: 归一化截止频率,可以是一个标量或长度为2的序列。如果 `Wn` 是标量,则表示低通或高通滤波器的截止频率;如果 `Wn` 是长度为2的序列,则表示带通或带阻滤波器的截止频率。
- `btype`: 滤波器类型,可以是 `'lowpass'`、`'highpass'`、`'bandpass'` 或 `'bandstop'`。
- `analog`: 指定是否为模拟滤波器设计。默认为 `False`,表示数字滤波器设计。
- `output`: 指定输出类型,可以是 `'ba'`、`'zpk'` 或 `'sos'`。默认为 `'ba'`,表示返回分子和分母系数。
- `fs`: 采样频率,用于将截止频率从归一化频率转换为实际频率。如果为 `None`,则默认为1。
其中,截止频率 `Wn` 的计算方式如下:
- 对于低通和高通滤波器,`Wn` 表示归一化的截止频率,范围为 `[0, 1]`。
- 对于带通和带阻滤波器,`Wn` 应该是一个长度为2的列表,表示归一化的低频和高频截止频率,范围也为 `[0, 1]`。
scipy中butter函数参数定义
scipy中的`butter`函数用于设计数字Butterworth滤波器。其参数定义如下:
```python
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba', fs=None)
```
其中:
- `N`:滤波器的阶数,必须为正整数。
- `Wn`:归一化截止频率或频率范围,可以是单个值或长度为2的序列。如果`Wn`是单个值,则根据`btype`参数确定其类型:如果`btype`是`'low'`或`'high'`,则`Wn`是归一化的截止频率;如果`btype`是`'bandpass'`或`'bandstop'`,则`Wn`是归一化的截止频率对。如果`Wn`是长度为2的序列,则分别表示归一化的低频截止频率和高频截止频率。
- `btype`:滤波器类型,可以是`'lowpass'`(低通滤波器)、`'highpass'`(高通滤波器)、`'bandpass'`(带通滤波器)或`'bandstop'`(带阻滤波器)。
- `analog`:如果为True,则假定输入是模拟信号(即,输入信号未经数字化),并计算模拟Butterworth滤波器的参数。默认值为False,即假定输入是数字信号。
- `output`:输出类型,可以是`'ba'`(分子和分母系数)或`'zpk'`(零点和极点)。
- `fs`:采样频率,仅在`analog`为False时使用。如果未指定,则假定采样频率为1。
例如,以下代码使用`butter`函数设计一个6阶带通滤波器:
```python
from scipy import signal
fs = 1000 # 采样频率为1000Hz
f1, f2 = 50, 100 # 带通频率范围为50Hz到100Hz
Wn = [f1/(fs/2), f2/(fs/2)] # 归一化截止频率对
N = 6 # 滤波器阶数
b, a = signal.butter(N, Wn, btype='bandpass')
```
其中,`b`和`a`分别为滤波器的分子和分母系数。