Moku:Lab激光锁箱使用 2 级二阶 IIR 滤波器。在 iPad 应用程序中，滤波器默认仅使用 1 级或 2 级二阶滤波器。由于计算过程中位数有限，因此将我们的转角限制在 ~1 kHz。为了获得具有较低转角频率的滤波器，可以手动加载 2 级一阶滤波器，该滤波器应在 1 Hz 或以下工作。
要手动加载自定义滤波器，请在滤波器配置器中选择自定义滤波器类型，然后从 SD 卡、剪贴板或我的文件中的 .txt 文件加载滤波器系数，如下面的屏幕截图所示。

该 .txt 文件应有两行、六列，格式如下：

s1 和 s2 表示第 1 阶段和第 2 阶段的总增益。bx.1 到 ax.1 表示第 1 阶段的滤波器系数，bx.2 到 ax.2 表示第 2 阶段的滤波器系数。这些滤波器系数可以通过 Python scipy 或带有信号处理工具箱的 MATLAB 生成。在这里，我们提供了一个 Python 脚本来生成 .txt 文件。

进口 numpy 作为 NP
进口 matplotlib.pyplot 作为 血小板
从 scipy 进口 信号
进口 数学


定义 主要的（）：
角频率 = 1 ＃在 赫兹
filter_type = 1 #1 为了 第一的 命令 2阶段， 2 为了 第二 命令 1阶段
生成滤波器数组（角频率，滤波器类型， 阴谋 = 错误的）

定义 生成滤波器数组（角频率、滤波器顺序、图）：
采样率 = 31.25e6
标准化角 = 角频率 / （采样率 / 2）
如果 过滤顺序 == 1：
b, 一个 = 信号.黄油（1， 标准化角， '低的'， 模拟 = 错误的）
一个 = np.append(a,0)
b = np.append(b,0)
gen_coe_array（b， 一个， filter_order,str(corner_frequency)+'Hz'+str(filter_order)+'order_filter')
如果 阴谋 == 真的：
plot_fra(b,a,过滤顺序)
elif 过滤顺序 == 2：
b, 一个 = 信号.黄油（2， 标准化角， '低的'， 模拟 = 错误的）
gen_coe_array(b,a,filter_order,str(corner_frequency)+'Hz'+str(filter_order)+'order_filter')
如果 阴谋 == 真的：
plot_fra(b,a,过滤顺序)


定义 plot_fra（b，a，顺序）：
瓦， 时长 = 信号.频率（b， 一个， 工作 = 2048*2048）
如果 命令 == 1：
时长 = np.multiply（h，h）
plt.semilogx(w*采样率/math.pi/2， 20 * np.log10(np.absolute(h)))
plt.title('巴特沃斯 筛选 频率 回复'）
plt.xlabel('频率 [赫兹]'）
plt.ylabel('振幅 [分贝]')
plt.grid（其中='both'， 轴='both')
plt.显示()

定义 gen_coe_array（b，a，订单，名称）：
如果 命令 == 1：
系数数组 = [[1.0， b[0]， b[1]， 0， 一个[1]， 0]，
[1.0， b[0]， b[1]， 0， 一个[1]， 0]]
elif 命令 == 2：
系数数组 = [[1.0， b[0]， b[1]， b[2]， 一个[1]， a[2]]，
[1.0， 1.0， 0.0， 0.0， 0.0， 0.0]]
np.savetxt（名称 +'.txt',系数数组， 分隔符 = “，”）


如果 __姓名__ == '__主要的__'：
主要的（）