Participer au site avec un Tip
Rechercher
 

Améliorations / Corrections

Vous avez des améliorations (ou des corrections) à proposer pour ce document : je vous remerçie par avance de m'en faire part, cela m'aide à améliorer le site.

Emplacement :

Description des améliorations :

Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Deep Learning avec Python
et Keras et Tensorflow
Voir le programme détaillé
Module « scipy.signal »

Fonction tf2sos - module scipy.signal

Signature de la fonction tf2sos

def tf2sos(b, a, pairing=None, *, analog=False) 

Description

help(scipy.signal.tf2sos)

Return second-order sections from transfer function representation

Parameters
----------
b : array_like
    Numerator polynomial coefficients.
a : array_like
    Denominator polynomial coefficients.
pairing : {None, 'nearest', 'keep_odd', 'minimal'}, optional
    The method to use to combine pairs of poles and zeros into sections.
    See `zpk2sos` for information and restrictions on `pairing` and
    `analog` arguments.
analog : bool, optional
    If True, system is analog, otherwise discrete.

    .. versionadded:: 1.8.0

Returns
-------
sos : ndarray
    Array of second-order filter coefficients, with shape
    ``(n_sections, 6)``. See `sosfilt` for the SOS filter format
    specification.

See Also
--------
zpk2sos, sosfilt

Notes
-----
It is generally discouraged to convert from TF to SOS format, since doing
so usually will not improve numerical precision errors. Instead, consider
designing filters in ZPK format and converting directly to SOS. TF is
converted to SOS by first converting to ZPK format, then converting
ZPK to SOS.

.. versionadded:: 0.16.0

Examples
--------
Find the 'sos' (second-order sections) of the transfer function H(s)
using its polynomial representation.

.. math::

    H(s) = \frac{s^2 - 3.5s - 2}{s^4 + 3s^3 - 15s^2 - 19s + 30}

>>> from scipy.signal import tf2sos
>>> tf2sos([1, -3.5, -2], [1, 3, -15, -19, 30], analog=True)
array([[  0. ,   0. ,   1. ,   1. ,   2. , -15. ],
       [  1. ,  -3.5,  -2. ,   1. ,   1. ,  -2. ]])


Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ? Machine Learning
avec Scikit-Learn
Voir le programme détaillé