所以,在我最后两个问题之后,我来谈谈我的实际问题。也许有人在我的理论程序中发现了错误,或者我在编程上做了些错事。在
我使用scipy.signal
(使用firwin函数)在Python中实现带通滤波器。我的原始信号包括两个频率(w_1=600Hz,w_2=800Hz)。可能会有更多的频率所以我需要一个带通滤波器。在
在这个例子中,我想过滤掉大约600hz的频带,所以我取了600+/-20Hz作为截止频率。当我实现滤波器并使用lfilter
在时域中再现信号时,正确的频率被过滤了。在
为了消除相移,我用scipy.signal.freqz
绘制了频率响应图,返回值为firwin的h作为分子,1作为预定义的denumerator。
如freqz文档中所述,我还绘制了相位(=doc中的角度),并且能够查看频率响应图,以获得滤波信号频率600hz的相移。在
所以相位延迟t
tΒp=—(Tetha(w))/(w)
不幸的是,当我把这个相位延迟加到滤波信号的时间数据中时,它并没有得到与原始600hz信号相同的相位。在
我加了密码。奇怪的是,在消除部分代码以保持最小值之前,过滤后的信号以正确的振幅开始-现在情况更糟了。在
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#
# Filtering test
#
################################################################################
#
from math import *
import numpy as np
from scipy import signal
from scipy.signal import firwin, lfilter, lti
from scipy.signal import freqz
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
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# Nb of frequencies in the original signal
nfrq = 2
F = [60,80]
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# Sampling:
nitper = 16
nper = 50.
fmin = np.min(F)
fmax = np.max(F)
T0 = 1./fmin
dt = 1./fmax/nitper
#sampling frequency
fs = 1./dt
nyq_rate= fs/2
nitpermin = nitper*fmax/fmin
Nit = int(nper*nitpermin+1)
tps = np.linspace(0.,nper*T0,Nit)
dtf = fs/Nit
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# Build analytic signal
# s = completeSignal(F,Nit,tps)
scomplete = np.zeros((Nit))
omg1 = 2.*pi*F[0]
omg2 = 2.*pi*F[1]
scomplete=scomplete+np.sin(omg1*tps)+np.sin(omg2*tps)
#ssingle = singleSignals(nfrq,F,Nit,tps)
ssingle=np.zeros((nfrq,Nit))
ssingle[0,:]=ssingle[0,:]+np.sin(omg1*tps)
ssingle[1,:]=ssingle[0,:]+np.sin(omg2*tps)
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## Construction of the desired bandpass filter
lowcut = (60-2) # desired cutoff frequencies
highcut = (60+2)
ntaps = 451 # the higher and closer the signal frequencies, the more taps for the filter are required
taps_hamming = firwin(ntaps,[lowcut/nyq_rate, highcut/nyq_rate], pass_zero=False)
# Use lfilter to get the filtered signal
filtered_signal = lfilter(taps_hamming, 1, scomplete)
# The phase delay of the filtered signal
delay = ((ntaps-1)/2)/fs
plt.figure(1, figsize=(12, 9))
# Plot the signals
plt.plot(tps, scomplete,label="Original signal with %s freq" % nfrq)
plt.plot(tps-delay, filtered_signal,label="Filtered signal %s freq " % F[0])
plt.plot(tps, ssingle[0,:],label="original signal %s Hz" % F[0])
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.xlim(0,1)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
# Plot the frequency responses of the filter.
plt.figure(2, figsize=(12, 9))
plt.clf()
# First plot the desired ideal response as a green(ish) rectangle.
rect = plt.Rectangle((lowcut, 0), highcut - lowcut, 5.0,facecolor="#60ff60", alpha=0.2,label="ideal filter")
plt.gca().add_patch(rect)
# actual filter
w, h = freqz(taps_hamming, 1, worN=1000)
plt.plot((fs * 0.5 / np.pi) * w, abs(h), label="designed rectangular window filter")
plt.xlim(0,2*F[1])
plt.ylim(0, 1)
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Gain')
plt.title('Frequency response of FIR filter, %d taps' % ntaps)
plt.show()'
FIR滤波器的延迟只是
0.5*(n - 1)/fs
,其中n
是滤波器系数(即“抽头”)的数目,fs
是采样率。你对延迟的执行是好的。在问题是时间值的数组
tps
不正确。看一看 在1.0/(tps[1] - tps[0])
;您将看到它不等于fs
。在更改此项:
例如:
^{pr2}$你的原始和过滤过的60赫兹信号的曲线图将会很漂亮地排列起来。在
另一个例子,请参见http://wiki.scipy.org/Cookbook/FIRFilter。 在那里的脚本中,延迟是在第86行计算的。低于此值时,延迟用于绘制与滤波信号对齐的原始信号。在
注意:cookbook示例使用
scipy.signal.lfilter
来应用过滤器。更有效的方法是使用numpy.convolve
。在似乎您已经得到了答案,但我相信这就是filtfilt函数的用途。基本上,它对数据进行前向扫描和后向扫描,从而反转初始滤波所引入的相移。可能值得调查。在
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