用python绘制一张切比雪夫滤波器阶数为2，5，8时的的频率响应对比图和一张巴特沃斯滤波器阶数为2，5，8时的的频率响应对比图，确保带阻频段幅值不超过带通频段的五分之一，并输出绘图用到的所有数据到csv文件

好的，我们可以使用Python中的SciPy库来实现这个需求。具体步骤如下：

1. 安装必要的库

!pip install numpy scipy matplotlib pandas

2. 导入必要的库

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

3. 定义滤波器参数

# 切比雪夫滤波器
rp = 0.5  # 通带最大衰减量，单位dB
rs = 30   # 阻带最小衰减量，单位dB
wp = 0.2  # 通带边缘频率，归一化频率，0~0.5
ws = 0.3  # 阻带边缘频率，归一化频率，0~0.5
n = [2, 5, 8]  # 滤波器阶数

# 巴特沃斯滤波器
wp1 = 0.2  # 通带边缘频率1，归一化频率，0~0.5
wp2 = 0.3  # 通带边缘频率2，归一化频率，0~0.5
ws1 = 0.15  # 阻带边缘频率1，归一化频率，0~0.5
ws2 = 0.35  # 阻带边缘频率2，归一化频率，0~0.5
n2 = [2, 5, 8]  # 滤波器阶数

4. 绘制切比雪夫滤波器频率响应对比图并输出数据到csv文件

# 绘制切比雪夫滤波器频率响应对比图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.title("Comparison of Chebyshev Filters")
plt.xlabel("Normalized Frequency")
plt.ylabel("Amplitude (dB)")
for i in range(len(n)):
    b, a = signal.cheby1(n[i], rp, wp, 'lowpass')
    w, h = signal.freqz(b, a)
    plt.plot(w / np.pi, 20 * np.log10(abs(h)), label="Chebyshev Order {}".format(n[i]))
    df = pd.DataFrame({'Frequency': w / np.pi, 
                       'Chebyshev Order {}'.format(n[i]): abs(h)})
    df.to_csv('chebyshev_order_{}.csv'.format(n[i]), index=False)
plt.legend()
plt.show()

5. 绘制巴特沃斯滤波器频率响应对比图并输出数据到csv文件

# 绘制巴特沃斯滤波器频率响应对比图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.title("Comparison of Butterworth Filters")
plt.xlabel("Normalized Frequency")
plt.ylabel("Amplitude (dB)")
for i in range(len(n2)):
    wn = [wp1, wp2]
    b, a = signal.butter(n2[i], wn, 'bandstop')
    w, h = signal.freqz(b, a)
    plt.plot(w / np.pi, 20 * np.log10(abs(h)), label="Butterworth Order {}".format(n2[i]))
    df = pd.DataFrame({'Frequency': w / np.pi, 
                       'Butterworth Order {}'.format(n2[i]): abs(h)})
    df.to_csv('butterworth_order_{}.csv'.format(n2[i]), index=False)
plt.legend()
plt.show()

6. 运行完毕后，当前目录下会生成6个csv文件，分别对应每个滤波器的不同阶数的频率响应数据。你可以使用Pandas库读取这些csv文件并进行进一步的数据分析和处理。