scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案

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AI大梦想家 2024-07-29 16:11:52

文章标签 matlab 采样率 d3 脉冲响应 文章分类 Java 后端开发

文章目录

语法
说明
举例

对音调进行带通滤波
对音乐进行带通滤波
带通滤波器的陡峭程度

输入参数

`x` - 输入信号
`wpass` - 归一化通带频率
`fpass` - 通带频率
`fs` - 采样率
`xt` - 输入时间表
名称-值对参数

`'ImpulseResponse'` - 脉冲响应的类型
`'Steepness'` - 过渡带陡峭程度
`'StopbandAttenuation'` - 滤波器阻带衰减

输出参数

`y` - 滤波后的信号
`d` - 带通滤波器

更多相关

带通滤波器的陡度

另请参阅

应用程序
函数

bandpass：对信号进行带通滤波

语法

y = bandpass(x,wpass)y = bandpass(x,fpass,fs)y = bandpass(xt,fpass)

y = bandpass(___,Name,Value)

[y,d] = bandpass(___)

bandpass(___)

说明

y = bandpass(x,wpass) 使用带通滤波器对输入信号 x 进行滤波，带通滤波器的通带范围由二元向量 wpass 指定，并以 $scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_matlab$ rad / sample 的为单位归一化表示。bandpass 使用阻带衰减为 60 dB 的最小阶滤波器，并补偿滤波器引入的延迟。如果 x 是矩阵，该函数将对每一列分别进行滤波。

y = bandpass(x,fpass,fs) 指定 x 已经以 fs 赫兹的速率采样。二元向量 fpass 是滤波器的通带频率范围，以赫兹为单位。举例

y = bandpass(xt,fpass) 使用通带频率由以赫兹为单位的二元向量 fpass 确定的滤波器对时间表 xt 中的数据进行带通滤波。该函数对时间表中的所有变量以及每个变量内的所有列分别进行滤波。

y = bandpass(___,Name,Value) 使用名称-值对参数为上述任何语法指定附加选项。您可以更改阻带衰减，过渡带陡峭程度以及滤波器的脉冲响应类型。举例

[y,d] = bandpass(___) 还返回用于对输入进行滤波的 digitalFilter 对象 d。举例

bandpass(___) 没有输出参数，将在一张图上同时绘制输入信号和滤波后的信号。

举例

对音调进行带通滤波

创建一个以 1 kHz 采样 1 秒钟的信号。该信号包含三个音调，一个音调为 50 Hz，另一个音调为 150 Hz，第三个音调为 250 Hz，并将方差为 1/100 的高斯白噪声加入其中。高频和低频音调的幅度都是中间音调的两倍。

fs = 1e3;
t = 0:1/fs:1;
x = [2 1 2]*sin(2*pi*[50 150 250]'.*t) + randn(size(t))/10;

对信号进行带通滤波以消除高频和低频音调。指定阻带频率为 100 Hz 和 200 Hz。显示原始和滤波后的信号，以及它们的频谱。

bandpass(x,[100 200],fs)

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_matlab_02

对音乐进行带通滤波

实现基本的数字音乐合成器，并使用它来播放传统歌曲。指定采样率为 2 kHz。绘制歌曲的频谱图。

fs = 2e3;
t = 0:1/fs:0.3-1/fs;

l = [0 130.81 146.83 164.81 174.61 196.00 220 246.94];
m = [0 261.63 293.66 329.63 349.23 392.00 440 493.88];
h = [0 523.25 587.33 659.25 698.46 783.99 880 987.77];
note = @(f,g) [1 1 1]*sin(2*pi*[l(g) m(g) h(f)]'.*t);

mel = [3 2 1 2 3 3 3 0 2 2 2 0 3 5 5 0 3 2 1 2 3 3 3 3 2 2 3 2 1]+1;
acc = [3 0 5 0 3 0 3 3 2 0 2 2 3 0 5 5 3 0 5 0 3 3 3 0 2 2 3 0 1]+1;

song = [];
for kj = 1:length(mel)
    song = [song note(mel(kj),acc(kj)) zeros(1,0.01*fs)];
end
song = song/(max(abs(song))+0.1);

% To hear, type sound(song,fs)

pspectrum(song,fs,'spectrogram','TimeResolution',0.31, ...
    'OverlapPercent',0,'MinThreshold',-60)

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_采样率_03

对信号进行带通滤波，以将中间寄存器与其他两个寄存器分开。指定通带频率为 230 Hz 和 450 Hz。在时域和频域中绘制原始信号和滤波后的信号。

pong = bandpass(song,[230 450],fs);

% To hear, type sound(pong,fs)

bandpass(song,[230 450],fs)

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_采样率_04

绘制中间寄存器的声谱图。

figure
pspectrum(pong,fs,'spectrogram','TimeResolution',0.31, ...
    'OverlapPercent',0,'MinThreshold',-60)

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_matlab_05

带通滤波器的陡峭程度

使用具有 100 Hz 通带宽度的 IIR 带通滤波器，对采样率为 1 kHz 的白噪声进行滤波。使用不同的陡度值。绘制滤波信号的频谱。

fs = 1000;
x = randn(20000,1);

[y1,d1] = bandpass(x,[ 50 150],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',0.5);
[y2,d2] = bandpass(x,[200 300],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',0.8);
[y3,d3] = bandpass(x,[350 450],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',0.95);

pspectrum([y1 y2 y3],fs)
legend('Steepness = 0.5','Steepness = 0.8','Steepness = 0.95', ...
    'Location','south')

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_d3_06

计算并绘制滤波器的频率响应。

[h1,f] = freqz(d1,1024,fs);
[h2,~] = freqz(d2,1024,fs);
[h3,~] = freqz(d3,1024,fs);

plot(f,mag2db(abs([h1 h2 h3])))
legend('Steepness = 0.5','Steepness = 0.8','Steepness = 0.95', ...
    'Location','south')
ylim([-100 10])

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_matlab_07

通过在较低和较高通带频率上指定不同的陡度值，使滤波器不对称。

[y1,d1] = bandpass(x,[ 50 150],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',[0.5 0.8]);
[y2,d2] = bandpass(x,[200 300],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',[0.5 0.8]);
[y3,d3] = bandpass(x,[350 450],fs,'ImpulseResponse','iir','Steepness',[0.5 0.8]);

pspectrum([y1 y2 y3],fs)

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_采样率_08

计算并绘制滤波器的频率响应。

[h1,f] = freqz(d1,1024,fs);
[h2,~] = freqz(d2,1024,fs);
[h3,~] = freqz(d3,1024,fs);

plot(f,mag2db(abs([h1 h2 h3])))
ylim([-100 10])

scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_d3_09

输入参数

`x` - 输入信号

输入信号，指定为矢量或矩阵。

举例：sin(2*pi*(0:127)/16)+randn(1,128)/100 指定一个混有噪声的正弦信号

举例：[2 1].*sin(2*pi*(0:127)'./[16 64]) 指定一个两通道的正弦信号。

数据类型：single | double复数支持：是

`wpass` - 归一化通带频率

归一化的通带频率，指定为二元向量，每个元素都应在区间 (0,1) 内。

`fpass` - 通带频率

通带频率，指定为二元向量，每个元素都应在区间 (0,fs/2) 内。

`fs` - 采样率

采样率，指定为正实标量。

`xt` - 输入时间表

输入时间表。xt 必须包含以秒为单位，类型为 duration 的递增、有限、等距的行时间。

如果时间表有缺少或重复的时间点，则可以使用《清除含有缺失、重复或不均匀时间的时间表（MATLAB）》中的提示进行修复。

举例：timetable(seconds(0:4)',randn(5,1),randn(5,2)) 指定一个以 1 Hz 采样 4 秒的单通道随机信号和一个两通道随机信号。

名称-值对参数

指定可选的逗号分隔的 Name,Value 参数对。Name 是参数名称，Value 是相应的值。 Name 必须出现在引号中。您可以按任意顺序指定多个名称和值对参数，例如 Name1,Value1,…NameN,ValueN。

举例：'ImpulseResponse','iir','StopbandAttenuation',30 使用最小阶 IIR 滤波器对输入信号进行滤波，该滤波器将低于 fpass(1) 和高于 fpass(2) 的频率衰减 30 dB。

`'ImpulseResponse'` - 脉冲响应的类型

滤波器的脉冲响应类型，指定为以逗号分隔的，由 'ImpulseResponse' 和 'fir'、'iir' 或 'auto'（默认为 'auto'）组成的一对参数。

'fir' - 该函数设计一个最小阶线性相位的有限冲激响应（FIR）滤波器。为了补偿延迟，该函数将 $scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_d3_10$ 个零附加到输入信号，其中 $scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_d3_11$ 是滤波器阶数。然后，该函数对信号进行滤波并删除输出的前 $scipy butterworth带通滤波器的Java替代方案_d3_10$
在这种情况下，输入信号的长度必须至少是符合规格的滤波器的两倍。
'iir' - 该函数设计一个最小阶无限冲激响应（IIR）滤波器，并使用 filtfilt 函数执行零相滤波并补偿滤波器延迟。
如果信号的长度不小于符合规格的滤波器的三倍，则此功能将设计一个阶数较小的滤波器，从而使陡度较小。
'auto' - 如果输入信号足够长，则该函数设计一个最小阶 FIR 滤波器，否则设计一个最小阶 IIR 滤波器。具体来说，该函数遵循以下步骤：