BandstopFilter

BandstopFilter[data,{ω1,ω2}]

对一组数据阵列应用带阻滤波器,其中截止频率为 ω1ω2.

BandstopFilter[data,{{ω,q}}]

使用中心频率 ω 和质量因子 q.

BandstopFilter[data,spec,n]

使用长度为 n 的滤波器内核.

BandstopFilter[data,spec,n,wfun]

将平滑窗 wfun 应用于滤波器内核.

更多信息和选项

  • 带阻滤波器用于音频放大器、助听器和公共广播系统,以衰减信号中的中频,同时保持低频和高频不变.
  • BandstopFilter 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 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. BandstopFilter[data,{{ω11,ω21},}] 对于第 i 维使用频率 {ω1i,ω2i}.
  • 频率值 ωi 应该位于 0 到 之间.
  • BandstopFilter[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 之间对 f 采样创建窗
  • 可以给出下列选项:
  • Padding "Fixed"待用的填充值
    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 应位于 0 到 sr 之间.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

余弦和信号的带阻滤波:

与理想结果(不含有中频余弦信号)相比较:

音频的带阻滤波:

对图像进行带阻滤波处理:

范围  (12)

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 对象的带阻滤波:

使用长度为 101 的 Blackman 窗的带阻滤波器消除中间音:

半音图像的带阻滤波:

三维图像的带阻滤波:

使用精确精度进行滤波处理:

参数  (5)

数值截止频率被解释为以每秒弧度为单位的量:

使用截止频率为 的带阻滤波器滤除白噪声信号:

使用 8660 Hz 的中心频率和量值因子 为 1:

减小品质因数:

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:

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

将带阻滤波器应用于以 TemplateBox[{44100, "Hz", hertz, "Hertz"}, QuantityTF] 的速率采样的音频:

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 BandstopFilter 有效移除此键的第一次谐波 (1046 Hz),同时保留以下音频剪辑中的剩余频率:

使用以频率 1046 Hz 为中心、长度为 101 的窄滤波器 (Q=3):

比较两个音频片段的频谱:

属性和关系  (5)

使用截止频率 0π 返回零序列:

使用 LeastSquaresFilterKernel 和 Hamming 窗创建带阻滤波器:

BandpassFilter 的结果比较:

长度为 21 的带阻滤波器的冲激响应:

滤波器的幅度谱:

长度为 21 的、没有平滑窗口的带阻滤波器的冲激响应:

滤波器的幅度谱:

带阻滤波器的频率分辨力随着滤波器长度的增加而提高:

可能存在的问题  (1)

如果 PaddingNone,输出将比输入短:

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

文本

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

CMS

Wolfram 语言. 2012. "BandstopFilter." 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/BandstopFilter.html.

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

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