BandpassFilter

BandpassFilter[data,{ω1,ω2}]

对一组数据阵列应用带通滤波器,其中截止频率为 ω1ω2.

BandpassFilter[data,{{ω,q}}]

使用中心频率 ω 和质量因子 q.

BandpassFilter[data,spec,n]

使用长度为 n 的滤波器内核.

BandpassFilter[data,spec,n,wfun]

将平滑窗 wfun 应用于滤波器内核.

更多信息和选项

  • 带通滤波通常用于音频均衡器和音频接收器,以衰减信号中的低频和高频,同时保持中频不变.
  • BandpassFilter 用窗口法创建的有限脉冲响应(FIR)核卷积数字信号.
  • 内核越长,鉴频能力越强.
  • data 可以是以下任何形式:
  • list任意秩数值数组
    tseries诸如 TimeSeriesTemporalData 等时间数据
    image任意 ImageImage3D 对象
    audioAudioSound 对象
  • 衰减的频率范围取决于截止频率值 ω1ω2,其中 ω2>ω1.
  • 当应用到图像和多维阵列时,滤波从第 1 层开始,先后应用于每个维度. BandpassFilter[data,{{ω11,ω21},}] 对于第 i 维使用频率 {ω1i,ω2i}.
  • BandpassFilter[data,{ω1,ω2}] 所用的滤波器内核长度和平滑窗口是与截止频率{ω1,ω2} 和输入 data 相适应的.
  • 典型的平滑窗 wfun 包括:
  • BlackmanWindow使用 Blackman 窗平滑
    DirichletWindow不进行平滑处理
    HammingWindow使用 Hamming 窗平滑
    {v1,v2,}使用值为 vi 的窗
    f通过在范围 上对 f 采样创建窗
  • 可以给出下列选项:
  • Padding "Fixed"使用的填充值
    SampleRate Automatic对输入假定的采样率
  • 默认情况下,对于图像和数据,假定 SampleRate->1. 对于音频信号和时间序列,从输入数据中提取或计算采样率.
  • SampleRate->sr 时,截止频率 ωc 应该在 0 和 sr 之间.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

余弦和信号的带通滤波:

音频的带通滤波:

对图像进行带通滤波处理:

范围  (13)

数据  (7)

对一维脉冲序列滤波:

对二维脉冲序列滤波:

TimeSeries 进行滤波:

三音信号 Sound 对象的带通滤波:

使用长度为101的 Blackman 窗口的带通滤波器消除外因:

半音图像的带通滤波:

三维图像的带通滤波:

通过准确精度滤波:

参数  (6)

通过采样率为 s 的音频信号,数值频率将被解释为 rad/s 量值:

使用截止频率为 8000 Hz 和 12000 Hz 的带通滤波器滤波白噪声信号:

使用 9798 Hz 的中心频率和量值因子 q 为 2:

通过增大品质因数来使通带变窄:

使用长度为 33 的滤波器:

通过使用更长的内核来增加频率辨别:

通过使用不同的窗函数来改变衰减量:

使用可调凯塞窗改变衰减量:

以数值列表形式指定窗函数:

使用不同中心频率的带通滤波:

使用相同的中心频率和不同的质量因子:

在各维度上使用不同的中心频率:

选项  (3)

Padding  (1)

不同的填充方法导致不同的边效应:

SampleRate  (2)

假定样本率为 sr=1 ,使用以频率 π/2 为中心的滤波器:

假定样本率为 sr=3

对采样率为 44100 Hz 的音频信号应用以半带频率为中心的带通滤波器:

应用  (1)

在现代 88 键钢琴上,键 55(音符 C5)的基频约为 523 Hz. 使用 BandpassFilter 可有效去除此键的所有谐波,同时保留以下音频剪辑中的基波:

使用以基频 (523 Hz) 为中心、长度为 63 的窄滤波器 (Q=3):

比较两个音频片段的频谱:

属性和关系  (6)

使用截止频率 0π 返回原始序列:

使用 LeastSquaresFilterKernel 和 Hamming 窗创建带通滤波器:

BandpassFilter 的结果比较:

长度为 21 的带通滤波器的冲激响应:

滤波器的幅度谱:

长度为 21 的、没有平滑窗口的带通滤波器的冲激响应:

滤波器的幅度谱:

带通滤波器的频率分辨力随着滤波器长度的增加而提高:

冲激响应的长度随着滤波器品质因数的增大而增大:

可能存在的问题  (1)

如果设置 PaddingNone,返回的输出将比输入短:

互动范例  (1)

使用不同的中心频率和质量因子对一个图像进行带通滤波:

Wolfram Research (2012),BandpassFilter,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/BandpassFilter.html (更新于 2017 年).

文本

Wolfram Research (2012),BandpassFilter,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/BandpassFilter.html (更新于 2017 年).

CMS

Wolfram 语言. 2012. "BandpassFilter." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/BandpassFilter.html.

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Wolfram 语言. (2012). BandpassFilter. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/BandpassFilter.html 年

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