plt.semilogx怎么用
时间: 2024-06-03 12:09:32 浏览: 69
使用plt.semilogx函数可以绘制以对数刻度为x轴的线性图。具体使用方法为:plt.semilogx(x, y, base=None, subs=None, nonposy='mask', **kwargs),其中,x和y是两个数组,表示数据的横纵坐标,base是指定对数刻度的底数,默认为10,subs是指定数轴中的递增数列,默认值是None,nonposy是非正值y(即x轴下方)的点处理方式。
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在下列代码的基础上设计一个模拟Butterworth低通滤波器,指标要求:fp=56Hz,fs=250Hz,Rp=2.5dB,As=47dB,并利用signal.freqs绘制广频响应曲线(频率单位:rad/s,广度响应单位:dB)。,代码如下:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal b, a = signal.butter(4, 100, 'low', analog=True ) w, h = signal.freqs(b, a) plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h))) plt.title('巴特沃斯滤波器频率响应') plt.xlabel('频率 [rad /s]') plt.ylabel('振幅 [dB]') plt.margins(0, 0.1) plt.grid(which='both', axis='both') plt.axvline(100, color='green ') # 截止频率 plt.show()
可以根据指标要求来修改代码,实现模拟Butterworth低通滤波器的设计和绘制广频响应曲线。修改后的代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal
fp = 56 # 通带截止频率
fs = 250 # 阻带截止频率
Rp = 2.5 # 通带最大衰减量
As = 47 # 阻带最小衰减量
wp = 2 * np.pi * fp # 规格化通带截止频率
ws = 2 * np.pi * fs # 规格化阻带截止频率
# 计算滤波器的阶数和截止频率
N, wc = signal.buttord(wp, ws, Rp, As, analog=True)
b, a = signal.butter(N, wc, 'low', analog=True)
# 绘制广度响应曲线
w, h = signal.freqs(b, a)
plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
plt.title('Butterworth低通滤波器广度响应')
plt.xlabel('频率 [rad /s]')
plt.ylabel('振幅 [dB]')
plt.margins(0, 0.1)
plt.grid(which='both', axis='both')
plt.axvline(wc, color='green') # 截止频率
plt.show()
修改后的代码中,首先根据指标要求计算规格化通带截止频率wp和规格化阻带截止频率ws。然后使用signal.buttord函数计算出滤波器的阶数N和截止频率wc。最后使用signal.butter函数生成Butterworth低通滤波器的传递函数系数b和a,并使用signal.freqs函数计算滤波器的广度响应曲线。绘制广度响应曲线的方法和之前的代码相同。
以一串代码为例完成 2、设计一个模拟Butterworth低通滤波器,指标要求:fp=56Hz,fs=250Hz,Rp=2.5dB,As=47dB,并利用signal.freqs绘制幅频响应曲线(频率单位:rad/s,幅度响应单位:dB)。,代码如下:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal b, a = signal.butter(4, 100, 'low', analog=True) w, h = signal.freqs(b, a) plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h))) plt.title('Butterworth filter frequency response') plt.xlabel('Frequency [rad/s]') plt.ylabel('Amplitude [dB]') plt.margins(0, 0.1) plt.grid(which='both', axis='both') plt.axvline(100, color='green') # cutoff frequency plt.show()
这段代码是一个利用Python中的SciPy库和Matplotlib库来设计并绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应曲线。具体步骤如下:
- 导入matplotlib.pyplot和numpy库以及SciPy库中的signal模块。
- 使用signal.butter函数来生成Butterworth低通滤波器的传递函数系数b和a,其中4表示滤波器的阶数,100表示滤波器的截止频率,'low'表示滤波器的类型,analog=True表示生成模拟滤波器。
- 使用signal.freqs函数来计算滤波器的幅频响应曲线,返回频率数组w和响应数组h。
- 使用Matplotlib库中的plt.semilogx函数来绘制幅频响应曲线,其中w表示x轴数组,20 * np.log10(abs(h))表示y轴数组,plt.title表示图表标题,plt.xlabel表示x轴标签,plt.ylabel表示y轴标签,plt.margins表示图表边缘空白部分的大小,plt.grid表示显示网格线,plt.axvline表示绘制截止频率的竖直线。
- 使用plt.show函数来显示图表。
这段代码能够生成指标要求为fp=56Hz,fs=250Hz,Rp=2.5dB,As=47dB的Butterworth低通滤波器的幅频响应曲线。
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