我在 PSpice 中设计了一个一阶 Delta Sigma 转换器，除了抽取滤波器。我想在 Python 中实现所述抽取过滤器，而不是在 PSpice 中。作为 Python 和过滤器的新手，我求助于谷歌，它为我提供了这个“简单”的解决方案。

解释很清楚（我认为）。在我的例子中，参数如下： - 进入 DeltaSigma ADC 的信号：1 kHz 正弦波 - DeltaSigma ADC 的采样率：5 MHz - 仿真步长：100 ns（可能相关）

当我设计我的滤波器（一个 Windowed Sinc 滤波器，如上例所示）时，我使用以下参数（我还使用了这些参数的一些变体）： - 截止频率 fc = 3 kHz - 过渡带宽 1 kHz，这会导致N = 200001

注意：过滤器可能非常雄心勃勃，但据我所知，这只是一个与计算时间相关的问题。

现在，如果我在 Python 中实现上述内容，那么对于我的信号的过滤器应用程序来说，一切似乎都可以正常工作；这意味着 sinc 滤波器在图中“看起来”不错，输入信号正常，等等......

供参考：这是我的过滤器实现。

# Define the parameters
fc = 0.0006 
b = 0.0002  
N = int(np.ceil((4 / b)))
if not N % 2: N += 1  # Make sure that N is odd.
n = np.arange(N)

# Compute sinc filter.
h = np.sinc(2 * fc * (n - (N - 1) / 2.))

# Compute Blackman window.
w = np.blackman(N)

# Multiply sinc filter with window.
h = h * w

# Normalize to get unity gain.
h_unity = h / np.sum(h)

在此之后，我简单地做一个卷积：

filtered_data = np.convolve(out, h, 'valid')

过滤后的输出数据图像：

我希望过滤后的数据是一个正弦波，而不是那个“东西”。

我的猜测是我遗漏了一些基本的东西，我应该以某种方式处理采样信号实际上是用 5Mhz 时钟和 100 ns 模拟时间采样的事实。

任何帮助将不胜感激！

编辑：澄清输出信号。

输出信号由 Delta Sigma 转换器生成，因此应该是“1”和“0”的流。

但是由于 PSpice 模拟器有一个内部步长（可变），输出信号的实际值也有中间值（请记住：PSpice 中的输出波形是电压，因此在 0/1 之间的转换中计算电压）。

所以，我的输出信号看起来像这样（不是实际值，只是为了清楚起见）：

Time    Out
0       0.000
0.1     0.000
0.145   0.123
0.167   0.679
0.2     1.000
0.3     1.000
0.4     1.000
0.45    0.875
0.493   0.439
0.560   0.293
0.6     0.000

这很可能会在我的频谱中引入杂散频率。

研究一个可能的解决方案，会让你知道它是否有效！