我正在尝试将 Matlab 代码转换为 Python。我想用 Python 实现 Matlab 的fdesign.lowpass()。使用scipy.signal.firwin() 的这个 Matlab 代码的确切替代品是什么：
demod_1_a = mod_noisy * 2.*cos(2*pi*Fc*t+phi);
d = fdesign.lowpass('N,Fc', 10, 40, 1600);
Hd = design(d);
y = filter(Hd, demod_1_a);
【问题讨论】：
一个非常基本的方法是调用
# spell out the args that were passed to the Matlab function
N = 10
Fc = 40
Fs = 1600
# provide them to firwin
h = scipy.signal.firwin(numtaps=N, cutoff=40, nyq=Fs/2)
# 'x' is the time-series data you are filtering
y = scipy.signal.lfilter(h, 1.0, x)
这应该会产生一个过滤器类似于，该过滤器最终会在 Matlab 代码中生成。 如果您的目标是获得功能等效的结果，这应该提供有用的 筛选。
但是，如果您的目标是 Python 代码提供完全相同的结果，
那么您必须查看design 调用（在Matlab 中）的底层；从我的快速检查来看，解析 Matlab 调用以准确识别它在做什么，即使用什么设计方法等等，以及如何将其映射到相应的 scipy 调用中并非易事。如果您真的想要兼容性，并且您只需要为有限的数量执行此操作
对于过滤器，您可以手动查看Hd.Numerator 字段——这个数字数组直接对应于上面python 代码中的h 变量。所以如果你复制那些
手动将数字放入数组中，您将获得数值等效的结果。
【讨论】：