Filtre passe-bas en python

Je suis en train de convertir un code Matlab pour Python. Je veux mettre en œuvre fdesign.lowpass() de Matlab, Python. Ce sera l'exacte substitut de ce code Matlab à l'aide de scipy.signal.firwin():

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);

OriginalL'auteur marriam nayyer | 2013-07-24

  1. 6

    Un très de base de l'approche serait d'invoquer

    # 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)

    Cela devrait donner un filtre similaire à celui qui finit par être fait dans le code Matlab.
    Si votre objectif est d'obtenir fonctionnellement équivalent résultats, ce qui devrait fournir une utile
    le filtre.

    Cependant, si votre objectif est que le code python donnent exactement les mêmes résultats,
    ensuite, vous aurez à regarder sous le capot de la design appel (en Matlab); De mon vérification rapide, il n'est pas trivial pour analyser le Matlab appels d'identifier exactement ce qu'il fait, c'est à dire que la conception de la méthode utilisée et ainsi de suite, et comment la carte qui en correspondant scipy appels. Si vous voulez vraiment de compatibilité, et vous avez seulement besoin de faire cela pour un nombre limité
    de filtres, vous pouvez, par contre, regardez la Hd.Numerator champ -- ce tableau de nombres correspond directement à la h variable dans le code python ci-dessus. Donc, si vous copiez ces
    les nombres dans un tableau à la main, vous allez obtenir numériquement des résultats équivalents.

    OriginalL'auteur Dave