计算模拟滤波器的频率响应。
给定模拟滤波器的 M 阶分子 b 和 N 阶分母 a，计算其频率响应
b[0]*(jw)**M + b[1]*(jw)**(M-1) + ... + b[M]
H(w) = ----------------------------------------------
a[0]*(jw)**N + a[1]*(jw)**(N-1) + ... + a[N]
参数:
barray_like线性滤波器的分子。
aarray_like线性滤波器的分母。
worN{None, int, array_like}, 可选如果为 None，则在响应曲线的有趣部分（由极点和零点位置确定）附近的 200 个频率点处进行计算。如果是一个整数，则在该数量的频率点处进行计算。否则，在 worN 中给定的角频率（例如，rad/s）处计算响应。
plot可调用对象, 可选一个接受两个参数的可调用对象。如果给定，返回值 w 和 h 将传递给 plot。这对于在 freqs 内部绘制频率响应非常有用。
返回:
wndarray计算 h 时的角频率。
hndarray频率响应。
另请参阅
freqz计算数字滤波器的频率响应。
注意事项
将 Matplotlib 的“plot”函数用作 plot 的可调用对象会产生意想不到的结果，因为它绘制的是复数传递函数的实部，而不是幅值。请尝试 lambda w, h: plot(w, abs(h))。
示例
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>>> from scipy.signal import freqs, iirfilter
>>> import numpy as np
>>> b, a = iirfilter(4, [1, 10], 1, 60, analog=True, ftype='cheby1')
>>> w, h = freqs(b, a, worN=np.logspace(-1, 2, 1000))
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.semilogx(w, 20 * np.log10(abs(h)))
>>> plt.xlabel('Frequency [rad/s]')
>>> plt.ylabel('Amplitude response [dB]')
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()
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