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diff --git a/buch/papers/ellfilter/elliptic.tex b/buch/papers/ellfilter/elliptic.tex index fc9d5b6..26d90f1 100644 --- a/buch/papers/ellfilter/elliptic.tex +++ b/buch/papers/ellfilter/elliptic.tex @@ -85,9 +85,10 @@ k_1 = k^N \prod_{i=1}^L \sn^4 \Bigg( \frac{2i - 1}{N} K, k \Bigg), N = 2L+r. \end{equation} Die Herleitung ist sehr umfassend und wird in \cite{ellfilter:bib:orfanidis} im Detail angeschaut. +$k_1$ jedoch gar nicht berechnet werden, um die elliptisch rationale Funktion zu erhalten. Um ein elliptisches Filter auszulegen, kann die Ordnung $N$ und der Parameter $k$ gewählt werden. -$k_1$ muss dann mit \eqref{ellfilter:eq:degeqsol} oder mit numerischen Methoden berechnet werden. +% $k_1$ muss dann mit \eqref{ellfilter:eq:degeqsol} oder mit numerischen Methoden berechnet werden. Je kleiner $k$ gewählt wird, desto grösser wird die Dämpfung des Filters im Sperrbereich im Verhältnis zum Durchlassbereich. Allerdings verliert das Filter dabei auch an Steilheit. Wenn $k$ und $k_1$ bekannt sind, können die Position der Pol- und Nullstellen $p_i$ und $n_i$ in einem Raster konstruiert werden, wie dargestellt in Abbildung \ref{ellfilter:fig:cd2}. diff --git a/buch/papers/ellfilter/python/elliptic2.py b/buch/papers/ellfilter/python/elliptic2.py index 6f03ecf..3d9065d 100644 --- a/buch/papers/ellfilter/python/elliptic2.py +++ b/buch/papers/ellfilter/python/elliptic2.py @@ -29,6 +29,9 @@ def ellip_filter(N, mode=-1): fs=None ) + print("poles", a) + print("zeros", b) + if mode == 0: w = np.linspace(0*omega_c,omega_c, 2000) elif mode == 1: @@ -148,8 +151,8 @@ plt.tight_layout() plt.savefig("elliptic.pgf") plt.show() -print("zeros", a) -print("poles", b) +print("poles", a) +print("zeros", b) diff --git a/buch/papers/ellfilter/python/elliptic3.py b/buch/papers/ellfilter/python/elliptic3.py new file mode 100644 index 0000000..10accbb --- /dev/null +++ b/buch/papers/ellfilter/python/elliptic3.py @@ -0,0 +1,101 @@ +# %% + +import matplotlib.pyplot as plt +import scipy.signal +import numpy as np +import matplotlib +from matplotlib.patches import Rectangle +import scipy.special +import scipyx as spx + +# import plot_params + +def last_color(): + return plt.gca().lines[-1].get_color() + +# define elliptic functions + +def ell_int(k): + """ Calculate K(k) """ + m = k**2 + return scipy.special.ellipk(m) + +def sn(z, k): + return spx.ellipj(z, k**2)[0] + +def cn(z, k): + return spx.ellipj(z, k**2)[1] + +def dn(z, k): + return spx.ellipj(z, k**2)[2] + +def cd(z, k): + sn, cn, dn, ph = spx.ellipj(z, k**2) + return cn / dn + +N = 6 +L = (N//2) * 2 +r = N - L + +k = 0.9143 + +i = np.arange(1, L+1) +ui = (2*i - 1) / N +k1 = k**N * np.prod(sn(ui*ell_int(k), k)**4) +k1 = 0.0165 +k1 = 0.0058 + + +kp = np.sqrt(1-k**2) +k1p = np.sqrt(1-k1**2) + +K = ell_int(k) +Kp = ell_int(kp) +K1 = ell_int(k1) +K1p = ell_int(k1p) + +# assert np.allclose(Kp*K1*N/K, K1p, rtol=0.001) + +zeros = K/N * (np.arange(N)*2 + 1) +poles = zeros + (1j * Kp) +# if len(poles) % 2 == 0: +# poles = np.delete(poles, len(poles)//2) + + +plt.plot(np.real(zeros), np.imag(zeros), "o") +plt.plot(np.real(poles), np.imag(poles), "x") +# plt.plot([0,K1], [0,K1p]) +# plt.plot([0,K], [0,Kp]) +plt.show() + +zeros = cd(zeros, k) +poles = cd(poles, k) + +plt.plot(np.real(zeros), np.imag(zeros), "o") +plt.plot(np.real(poles), np.imag(poles), "x") +plt.ylim([-0.1,0.1]) +plt.xlim([-2.5,2.5]) +plt.show() + +w = np.linspace(0,2, 2000) + +def make_RN(w): + y = np.prod(w[:, None] - zeros[None], axis=-1) / np.prod(w[:, None] - poles[None], axis=-1) + y /= np.prod(1 - zeros) / np.prod(1 - poles) + return y + + +RN = make_RN(w) + +plt.semilogy(w, np.abs(RN)) +plt.ylim([0.1,1000]) + +plt.plot(w, np.ones_like(w) / k1) + +plt.show() + +H = 1 / (1 + RN**2) + +plt.semilogy(w, np.abs(H)) +plt.ylim([0.00001,1]) +plt.show() |