Início / coding / Perguntas / 77557453
Accepted
jpo38
Asked: 2023-11-27 21:56:41 +0800 CST

Scipy: Filtragem iterativa de Bessel diferente da filtragem de disparo único

  • 772

Eu tenho este trecho de código que aplica um filtro Bessel:

Versão única:

import scipy.signal

fc_bessel = 0.14  # [Hz]
ordre_bessel = 3

b,a = scipy.signal.bessel(ordre_bessel, fc_bessel, 'low', analog=False, output='ba', fs=300)

filter_once = scipy.signal.lfilter(b, a, input_data)

Como no final receberei meus dados em tempo real, preciso adaptar esse código para pegar cada um input_datana hora, então preciso manter o estado do filtro em uma zivariável. Então eu escrevi:

Versão iterativa:

import scipy.signal

fc_bessel = 0.14  # [Hz]
ordre_bessel = 3

b,a = scipy.signal.bessel(ordre_bessel, fc_bessel, 'low', analog=False, output='ba', fs=300)
z = scipy.signal.lfilter_zi(b, a)

filter_iter = []
for input_value in input_data:
    filtered_value, z = scipy.signal.lfilter(b, a, [input_value], zi=z)
    filter_iter.append(filtered_value[0])

No entanto, as saídas são completamente diferentes (se o primeiro valor for 0, filter_once[0]é 00,999 filter_iter[0]...)

python

1 respostas

  1. Best Answer

    Não tenho certeza se isso está certo; esta é a primeira vez que trabalho nesta área do SciPy, mas acho que não está funcionando devido às diferentes condições iniciais de lfilter()vs lfilter_zi().

    Os documentos para lfilter_zi()dizer

    Construa condições iniciais para lfilter para estado estacionário de resposta ao degrau.

    isto é, suponha que um grande passo na entrada acabou de ocorrer.

    Os documentos para lfilter()dizer

    Se zi for Nenhum ou não for fornecido, o repouso inicial será assumido. Consulte lfiltic para obter mais informações.

    Lendo a documentação do lfiltic(), você pode construir um estado de filtro que assume o repouso inicial da seguinte forma:

    z = scipy.signal.lfiltic(b, a, 0)

    Este zvalor faz com que sua solução iterativa corresponda exatamente à sua solução completa.

    Inspecionando z, são apenas zeros, então você pode simplificar isso para:

    z = np.zeros(3)

    Não posso comentar se você deve usar um estado inicial de resposta ao degrau ou um estado inicial de repouso, mas isso faz com que as duas soluções forneçam a mesma saída.

    • 1

relate perguntas