python中的低通滤波器
python中的低通滤波器
提问于 2013-07-24 19:47:26
我正在尝试将Matlab代码转换为Python。我想用Python语言实现Matlab的fdesign.lowpass()。使用scipy.signal.firwin()的Matlab代码的确切替代品是什么？
demod_1_a = mod_noisy * 2.*cos(2*pi*Fc*t+phi);
d = fdesign.lowpass('N,Fc', 10, 40, 1600);
Hd = design(d);
y = filter(Hd, demod_1_a);回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2013-07-26 23:09:33
一种非常基本的方法是调用
# spell out the args that were passed to the Matlab function
N = 10
Fc = 40
Fs = 1600
# provide them to firwin
h = scipy.signal.firwin(numtaps=N, cutoff=40, nyq=Fs/2)
# 'x' is the time-series data you are filtering
y = scipy.signal.lfilter(h, 1.0, x)这应该会产生一个与最终在Matlab代码中生成的过滤器类似的过滤器。如果您的目标是获得功能相同的结果，这应该提供一个有用的过滤器。
但是，如果您的目标是让python代码提供完全相同的结果，那么您必须查看design调用的背后(在Matlab中)；从我的快速检查来看，解析Matlab调用以确定它到底在做什么并不是一件容易的事情，例如，使用了什么设计方法等等，以及如何将其映射到相应的scipy调用。如果您确实想要兼容性，并且只需要对有限数量的过滤器执行此操作，那么可以手动查看Hd.Numerator字段--这个数字数组直接对应于上面python代码中的h变量。因此，如果您手动将这些数字复制到一个数组中，您将得到数值相等的结果。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/17833119
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