필터는 다른 사람을 차단하면서 특정 주파수를 통과 할 수 있도록하여 신호를 수정하는 데 사용되는 통신 엔지니어링의 필수 구성 요소입니다. SciPy, Python 라이브러리는 다양한 유형의 필터를 효율적으로 설계 및 분석하는 도구를 제공합니다. 이 문서는 통신 시스템에 응용 프로그램에 초점을 맞추고 SciPy와 함께 필터의 실제 사례를 제공합니다.

낮은 패스 필터 설계

낮은 패스 필터는 차단 지점 아래에 주파수를 가진 신호를 허용하여 높은 주파수를 유지하면서 통과 할 수 있습니다. SciPy를 사용하여, 당신은 같은 필터를 ] 기능으로 설계 할 수 있습니다, 이는 Butterworth 필터를 플랫 주파수 응답에 대 한 알려져.

낮은 패스 Butterworth 필터를 설계하는 코드 예:

] ]] ]] ] ]] ]] ] ] ] ] ] ] ] ] ]]

]] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ]]

] ]] ]] ] ]] ]] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ]] ]] ]

일단 설계되면 필터는 ]를 사용하여 신호를 적용 할 수 있습니다.

Bandpass 필터 설계

Bandpass 필터는 특정 주파수 영역 내에서 신호를 허용하여 주파수를 차단하는 동안 범위를 차단합니다. SciPy의 기능은이 필터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.

Bandpass Butterworth 필터의 예 코드:

] ]] ] ] ]] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ]

] ]] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] [FLT8]]] [FLT8]]] [FLT8] [FLT8]]]] [FLT8]] [FLT8]]]] [FLT8] [FLT8] [FLT8]] [FLT8]] [FLT8] [FLT8] [FLT8]]] [FLT8] [FLT8] [FLT8]]]]]]] [FLT8]]]] [FLT8]]

] ]] ] ]] ] ]] ]] ]] ]] ]] ] ]] ] ]] ]] ]] ]]] ]] ]] ]]]]

필터 분석 및 시각화

SciPy는 주파수 응답과 같은 필터 특성을 분석하는 도구를 제공합니다. ] 함수는 Matplotlib를 사용하여 시각화 할 수있는 주파수 응답을 계산합니다.

주파수 응답을 플로우에 코드 예:

] ]] ]] ]] ]] ]] ] ]] ]] ] ] ]] ] ]] ]] ]] ]]] ]] ]] ]]] ]]]]]] ]]]]]] ]]]]]] ]]]]]]] ]]] ]]]]]]]]] ]]]]]]]] ]] ]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

] ] ] ] ] ]] ] ] ] ] ] ] ] ] ]] ] ] ]] ]] ]] ] ] ]]

] ]] ]] ]] ]] ]] ]] ] ]] ]] ] ]] ] ]] ]] ]] ]]] [FLT13]]] ] ]]]

] ]] ]] ]] ]] ]] ] ]] ]] ]] ] ] ] ]] ]] ]] ]] ]] ]] ]]] ]]]]] ]]]]]] ]]]]]]]]] ]]]]]]]

Plot은 필터가 다른 주파수에 영향을 미치는지 보여줍니다. 디자인 검증에 대한 가이드.