pytc2.filtros_digitales

@author: mariano

Module Contents

Functions

fir_design_ls(order, band_edges, desired[, weight, ...])

Algoritmo de Parks-McClellan para el diseño de filtros FIR de fase lineal

fir_design_pm(order, band_edges, desired[, weight, ...])

Algoritmo de Parks-McClellan para el diseño de filtros FIR de fase lineal

_filter_extremes(Ew, peaks)

_remez_exchange_algorithm(cant_bases, fr_grid, ...[, ...])

pytc2.filtros_digitales.fir_design_ls(order, band_edges, desired, weight=None, grid_density=16, fs=2.0, filter_type='multiband')[source]

Algoritmo de Parks-McClellan para el diseño de filtros FIR de fase lineal utilizando un criterio minimax. El algoritmo está basado en RERMEZ_FIR de Tapio Saramaki y Lars Whannamar y el detallado trabajo en el material suplementario de Thomas Holton. La imple_ mentación del algoritmo ha sido ampliamente modificada con fines didácticos respecto a la version original de Saramaki y Parks McClellan.

Parameters:

  • order (order - filter) – Orden del filtro a diseñar. El tamaño del filtro será de orden+1.

  • band_edges (array_like) – Los límites de cada banda indicada en la plantilla de diseño del filtro. Habrá dos valores, principio y fin, por cada banda definida en fr_desiredired. Ej: [0., 0.3, 0.7, 1.] Para un pasabajos con corte en 0.3

  • fr_desiredired (array_like) – El valor numérico fr_desiredado por cada banda. Ej: [1.0, 0.] para un pasabajos.

  • weight (array_like) – Un valor postivo que pesará cada banda al momento de calcular el error.

  • grid_density (int, numeric) – Un entero que indicará por cuanto interpolar la respuesta del filtro al calcular el error del filtro. El valor de interpolación se calcula aproximadamente por grid_density*orden/2. Por defecto se usa 16.

  • fs (float, numeric) – Frecuencia de muestreo a la que se implementará el filtro digital. Por defecto se usa 2.0, es decir se normaliza a la f. de Nyquist.

  • filter_type (string,) – Un string que identifica el filtro que se diseñará. Se admiten tres posibilidafr_desired: ‘multiband’ o ‘m’. Filtros FIR tipo 1 o 2 de propósitos generales. ‘differentiator’ o ‘d’, se utilizará para diseñar filtro FIR derivadores de tipo 3 o 4 dependiendo el orden. Finalmente, ‘hilbert’ o ‘h’ para implementar filtros FIR que permiten calcular la parte imaginaria de una señal analítica. Es decir tener una transferencia aproximadamente constante y una rotación constante de pi/2 para todas las frecuencias.

  • max_iter (int, numeric) – Cantidad máxima de iteraciones del algoritmo de Remez para hallar las frecuencias extremas.

  • debug (boolean) – Un valor booleano para activar la depuración de la propia función.

  • order –

  • consideration. (band_edges - specifies the upper and lower band_edgess of the bands under) – The program, however, uses band efr_desired in terms of fractions of pi rad. band_edges = band_edges/pi;

  • band. (fr_desiredired - specifies the fr_desiredired values at the band_edgess of each) –

Returns:

  • h_coeffs (array_like) – Los coeficientes de la respuesta al impulso del filtro FIR diseñado.

  • err (float, numeric) – Error máximo obtenido de la iteración del algoritmo Remez.

  • w_extremas (array_like) – Las frecuencias extremas obtenidas de la iteración del algoritmo Remez.

Raises:

ValueError – Si no se cumple con el formato y valores indicados en la documentación.

See also

:func:`` :func:``

Examples

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Notes:

J. H. McClellan, T. W. Parks, and L. R. Rabiner, “A computer program for fr_desiredigning optimum FIR linear phase digital filters,” IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics, vol. AU-21, no. 6, pp. 506 - 526, December 1973. .. _DSPMatlab20:

  1. Wanhammar, T. Saramäki. Digital Filters Using MATLAB. Springer 2020.

M. Ahsan and T. Saramäki, “A MATLAB based optimum multiband FIR filters fr_desiredign program following the original idea of the Remez multiple exchange algorithm,” in Proc. 2011 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Rio de Janeiro, Brazil, May 15-–17, 2011, pp. 137-140. .. _holton21:

  1. Holton, Digital Signal Processing: Principles and Applications. Cambridge University Press, 2021.

pytc2.filtros_digitales.fir_design_pm(order, band_edges, desired, weight=None, grid_density=16, fs=2.0, filter_type='multiband', max_iter=25, debug=False)[source]

Algoritmo de Parks-McClellan para el diseño de filtros FIR de fase lineal utilizando un criterio minimax. El algoritmo está basado en RERMEZ_FIR de Tapio Saramaki y Lars Whannamar y el detallado trabajo en el material suplementario de Thomas Holton. La imple_ mentación del algoritmo ha sido ampliamente modificada con fines didácticos respecto a la version original de Saramaki y Parks McClellan.

Parameters:

  • order (order - filter) – Orden del filtro a diseñar. El tamaño del filtro será de orden+1.

  • band_edges (array_like) – Los límites de cada banda indicada en la plantilla de diseño del filtro. Habrá dos valores, principio y fin, por cada banda definida en fr_desiredired. Ej: [0., 0.3, 0.7, 1.] Para un pasabajos con corte en 0.3

  • fr_desiredired (array_like) – El valor numérico fr_desiredado por cada banda. Ej: [1.0, 0.] para un pasabajos.

  • weight (array_like) – Un valor postivo que pesará cada banda al momento de calcular el error.

  • grid_density (int, numeric) – Un entero que indicará por cuanto interpolar la respuesta del filtro al calcular el error del filtro. El valor de interpolación se calcula aproximadamente por grid_density*orden/2. Por defecto se usa 16.

  • fs (float, numeric) – Frecuencia de muestreo a la que se implementará el filtro digital. Por defecto se usa 2.0, es decir se normaliza a la f. de Nyquist.

  • filter_type (string,) – Un string que identifica el filtro que se diseñará. Se admiten tres posibilidafr_desired: ‘multiband’ o ‘m’. Filtros FIR tipo 1 o 2 de propósitos generales. ‘differentiator’ o ‘d’, se utilizará para diseñar filtro FIR derivadores de tipo 3 o 4 dependiendo el orden. Finalmente, ‘hilbert’ o ‘h’ para implementar filtros FIR que permiten calcular la parte imaginaria de una señal analítica. Es decir tener una transferencia aproximadamente constante y una rotación constante de pi/2 para todas las frecuencias.

  • max_iter (int, numeric) – Cantidad máxima de iteraciones del algoritmo de Remez para hallar las frecuencias extremas.

  • debug (boolean) – Un valor booleano para activar la depuración de la propia función.

  • order –

  • consideration. (band_edges - specifies the upper and lower band_edgess of the bands under) – The program, however, uses band efr_desired in terms of fractions of pi rad. band_edges = band_edges/pi;

  • band. (fr_desiredired - specifies the fr_desiredired values at the band_edgess of each) –

Returns:

  • h_coeffs (array_like) – Los coeficientes de la respuesta al impulso del filtro FIR diseñado.

  • err (float, numeric) – Error máximo obtenido de la iteración del algoritmo Remez.

  • w_extremas (array_like) – Las frecuencias extremas obtenidas de la iteración del algoritmo Remez.

Raises:

ValueError – Si no se cumple con el formato y valores indicados en la documentación.

See also

:func:`` :func:``

Examples

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Notes:

J. H. McClellan, T. W. Parks, and L. R. Rabiner, “A computer program for fr_desiredigning optimum FIR linear phase digital filters,” IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics, vol. AU-21, no. 6, pp. 506 - 526, December 1973. .. _DSPMatlab20:

  1. Wanhammar, T. Saramäki. Digital Filters Using MATLAB. Springer 2020.

M. Ahsan and T. Saramäki, “A MATLAB based optimum multiband FIR filters fr_desiredign program following the original idea of the Remez multiple exchange algorithm,” in Proc. 2011 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Rio de Janeiro, Brazil, May 15-–17, 2011, pp. 137-140. .. _holton21:

  1. Holton, Digital Signal Processing: Principles and Applications. Cambridge University Press, 2021.

pytc2.filtros_digitales._filter_extremes(Ew, peaks)[source]
pytc2.filtros_digitales._remez_exchange_algorithm(cant_bases, fr_grid, fr_desired, fr_weight, band_edges_idx, max_iter=250, error_tol=0.001, debug=False)[source]