def createFuzzySpace(space_sz, center, size, left=True, right=True):
### Create an fuzzy Universe arround the center #####
#
# - space_sz = The size of output array
# - center = The center of triangle. The value must be an integer value compreended in [0:space_sz-1].
# - size = Integer value used to calculate the basis of triangle as "b = (2*size)+1"
# - left|right = Boolean to set the left or the right side of triangle.
#
# Usage:
# from calebe import fuzzyUtils as fu
# fu.createFuzzySpace(10,5,3)
# > array([0. , 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 0.75, 0.5 , 0.25, 0. ])
# fu.createFuzzySpace(10,5,3,left=False)
# > array([0. , 0. , 0., 0. , 0., 1. , 0.75, 0.5 , 0.25, 0. ])
# fu.createFuzzySpace(10,5,3,right=False)
# > array([0. , 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 0. , 0. , 0. , 0. ])
#
# Visualizing:
# from calebe import fuzzyUtils as fu
# from calebe.plotUtils import plot
# plot(fu.createFuzzySpace(10,5,3))
#
#######################################################
# print('Creating FS',space_sz,center,size)
fu = np.zeros(space_sz)
triang = tf(1 + (2 * size), True)
if (left):
left = center - size
add_left = -np.min([0, 0 + left])
fu[left + add_left:center +
1] = triang[add_left:size + 1] if add_left > 0 else triang[:size +
1]
if (right):
right = center + size + 1
remove_right = -np.min([0, space_sz - right])
fu[center:right - remove_right] = triang[
size:-remove_right] if remove_right > 0 else triang[size:]
return fu
R1 = 0.25 # 2500
R2 = 1 # 10**3
C1 = 1 # 100e-6
C2 = C1 # 100e-6
##############################################################################
# Desarrollo de la Transferencia del Filtro Pasa-Banda Pasivo Según la
# Estructura Usada:
NUM = [1 / R2 * C2, 0]
DEN = [
1, (1 / (C1 * R2) + 1 / (C1 * R1) + 1 / (C2 * R2)), 1 / (R1 * R2 * C1 * C2)
]
# Transferencia Normalizada de mi Filtro Pasa-Banda Pasivo:
my_tf = tf(NUM, DEN)
##############################################################################
# Levanto la Imagen de mi Circuito Pasivo a Utilizar:
fp_imagen = './Circuito_Ejercicio3_PasaBanda.jpg'
i = im.open(fp_imagen, 'r') # Abro la Imagen.
i.show() # Muestro la Imagen en una Ventana.
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# Ploteo de la Respuesta de Módulo y Respuesta de Fase y el Retardo de Grupo:
bodePlot(my_tf)
pzmap(my_tf)
grpDelay(my_tf)
alfa_min = 40 #dB Mínima Atenuación en la Banda de Stop.
eps = 1 # Ripple
my_N = [2, 3, 4] #Orden de mis Filtros.
# Diseño de los Filtros:
# ---------------------------------------------------------------------------
# N = 2:
# Filtro Chebyshev Tipo I:
z1, p1, k1 = sig.cheb1ap(my_N[0], eps)
NUM1, DEN1 = sig.zpk2tf(z1, p1, k1)
tf_ch1 = tf(NUM1, DEN1)
# Filtro Chebyshev Tipo II o Chebyshev Inverso:
z2, p2, k2 = sig.cheb2ap(my_N[0], alfa_min)
NUM2, DEN2 = sig.zpk2tf(z2, p2, k2)
tf_ch2 = tf(NUM2, DEN2)
analyze_sys([tf_ch1, tf_ch2],
['Cheby Tipo I Orden 2', 'Cheby Tipo II o Inverso Orden 2'])
# ---------------------------------------------------------------------------
# N = 3:
# Filtro Chebyshev Tipo I:
z1, p1, k1 = sig.cheb1ap(my_N[1], eps)
# ---------------------------------------------------------------------------
# ---------------------------------------------------------------------------
# Llevo mi Filtro Prototipo (Low-Pass) a mi Filtro Destino (High-Pass)
if (eps != 1): # Caso de Máxima Planicidad!!
wb_hp = 1 / abs(wb_lp) # Omega de Butterworth High Pass
NUM_hp, DEN_hp = sig.lp2hp(NUM, DEN, wb_hp) # Renormalizo con wb_hp
else:
NUM_hp, DEN_hp = sig.lp2hp(NUM, DEN) # Caso de Butterworth
# ---------------------------------------------------------------------------
# ---------------------------------------------------------------------------
# Calculo la Transferencia de mi Filtro Objetivo (High-Pass)
my_tf_lp = tf(NUM_lp, DEN_lp)
my_tf_hp = tf(NUM_hp, DEN_hp)
# ---------------------------------------------------------------------------
# ---------------------------------------------------------------------------
# Ploteo
bodePlot(my_tf_hp, 'Filtro High Pass')
pzmap(my_tf_hp, 'none', 'Filtro Destino - High Pass')
pzmap(my_tf_lp, 'none', 'Filtro Prototipo - Low Pass')
z, p, k = sig.cheb1ap (order_filter, ripple_)
elif (aprox_name == 'Bessel'):
z, p, k = sig.besselap ( order_filter, norm = 'mag' )
else:
sys.exit(' No Existe esa Aproximación o Está mal Escrita.')
# Genero el Numerador y Denominador de mi Transferencia
NUM, DEN = sig.zpk2tf(z, p, k)
my_tf = tf ( NUM, DEN ) # Genero mi Transferencia
# Ploteo.
bodePlot (my_tf)
pzmap (my_tf)
#grpDelay (my_tf)