Butterworth-Filter sind kontinuierliche Frequenzfilter, die so ausgelegt sind, dass der Frequenzgang für einen Tiefpass unterhalb der Grenzfrequenz ω_g möglichst lange horizontal verläuft (für einen Hochpass gilt umgekehrt dasselbe). Erst kurz vor dieser Grenzfrequenz soll die Übertragungsfunktion absinken und in die Durchlassdämpfung von n·20 dB pro Frequenzdekade übergehen (n ist die Ordnung des Butterworth-Filters). Die einfachste Form des Butterworth-Filters 1. Ordnung stellt das RC-Glied dar. Eine moderne praktische Anwendung des Filters ist in der Computeranimation üblich; sie dient der Reduktion von Kurvenpunkten, ohne die generelle Form der Kurve zu verändern.

Ein Signal wird an der Grenzfrequenz auf das ${\displaystyle {\frac {1}{\sqrt {2}}}\approx 0{,}7071}$-fache des ursprünglichen Signals abgeschwächt, d. h. die Dämpfung bei der Grenzfrequenz beträgt ca. 3 dB. Butterworth-Filter haben sowohl im Durchlassbereich als auch im Sperrbereich einen gleichmäßigen (glatten) Verlauf der Übertragungsfunktion.

Benannt wurde das Butterworth-Filter nach dem britischen Physiker Stephen Butterworth, der diese Art von Filter erstmals beschrieb.^[2]

Daraus ergibt sich als Forderung an die Übertragungsfunktion:

${\displaystyle \left|{\underline {A}}\right|^{2}={\frac {A_{0}^{2}}{1+k_{2n}\Omega ^{2n}}}}$

mit

${\displaystyle A_{0}}$ Gleichspannungsverstärkung

${\displaystyle \Omega ={\frac {f}{f_{g}}}}$ auf Grenzfrequenz normierte Frequenz

${\displaystyle n}$ Ordnung des Filters

Durch Koeffizientenvergleich mit der allgemeinen Übertragungsfunktion ergeben sich die Koeffizienten des Butterworth-Filters.

Bringt man die Übertragungsfunktion in die normierte Form (${\displaystyle P={\frac {p}{\omega _{0}}}}$):

${\displaystyle A[P]={\frac {A_{0}}{\prod _{i}(1+a_{i}P+b_{i}P^{2})}}}$

ergeben sich für die Koeffizienten ${\displaystyle a_{i}}$ und ${\displaystyle b_{i}}$ folgende Beziehungen:

Ordnung n des Filters gerade:

${\displaystyle i=1\ldots {\frac {n}{2}}}$

${\displaystyle a_{i}=2\cos {\frac {(2i-1)\pi }{2n}}}$

${\displaystyle b_{i}=1\ }$

Ordnung n des Filters ungerade:

${\displaystyle i=2\ldots {\frac {(n+1)}{2}}}$

${\displaystyle a_{1}=1\ }$

${\displaystyle b_{1}=0\ }$

${\displaystyle a_{i}=2\cos {\frac {(i-1)\pi }{n}}}$

${\displaystyle b_{i}=1\ }$

Das Butterworth-Filter besitzt folgende Eigenschaften:

• monotoner Amplitudengang sowohl im Durchlass- als auch im Sperrbereich
• schnelles Abknicken bei der Grenzfrequenz, verbessert sich mit der Ordnung
• beträchtliches Überschwingen bei der Sprungantwort, verschlechtert sich mit der Ordnung
• der Phasenverlauf besitzt eine kleine Nichtlinearität
• relativ frequenzabhängige Gruppenlaufzeit
• großer Realisierungsaufwand bei hoher Ordnung

Das Butterworth-Filter mit einer gegebenen Übertragungsfunktion kann in folgender Form realisiert werden:

Das k-te Element ist gegeben mit:

${\displaystyle C_{k}=2\sin \left[{\frac {(2k-1)}{2n}}\pi \right]}$ für k ungerade

${\displaystyle L_{k}=2\sin \left[{\frac {(2k-1)}{2n}}\pi \right]}$ für k gerade

In der digitalen Signalverarbeitung können Butterworth-Filter durch Wahl entsprechender Filterkoeffizienten in IIR-Filtern (rekursive Filterstruktur) realisiert werden. Die Kaskadierung zweier Butterworth-Filter n-ter Ordnung ergibt einen Linkwitz-Riley-Filter 2n-ter Ordnung.

Die Butterworth-Polynome werden normalerweise als komplex konjugierte Pole s₁ und s_n geschrieben. Die Polynome sind zusätzlich um den Faktor ω_c=1 normalisiert. Die normalisierten Butterworth-Polynome haben somit die folgende Form:

${\displaystyle B_{n}(s)=\prod _{k=1}^{\frac {n}{2}}\left[s^{2}-2s\cos \left({\frac {2k+n-1}{2n}}\,\pi \right)+1\right]}$ für n gerade

${\displaystyle B_{n}(s)=(s+1)\prod _{k=1}^{\frac {n-1}{2}}\left[s^{2}-2s\cos \left({\frac {2k+n-1}{2n}}\,\pi \right)+1\right]}$ für n ungerade

Auf 4 Dezimalziffern genau lauten sie:

n	Faktoren der Polynome ${\displaystyle B_{n}(s)}$
1	${\displaystyle s+1}$
2	${\displaystyle s^{2}+{\sqrt {2}}s+1}$
3	${\displaystyle \left(s+1\right)\left(s^{2}+s+1\right)}$
4	${\displaystyle \left(s^{2}+{\sqrt {2-{\sqrt {2}}}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {2+{\sqrt {2}}}}s+1\right)}$
5	${\displaystyle \left(s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {\frac {3-{\sqrt {5}}}{2}}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {\frac {3+{\sqrt {5}}}{2}}}s+1\right)}$
6	${\displaystyle \left(s^{2}+{\sqrt {2-{\sqrt {3}}}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {2}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {2+{\sqrt {3}}}}s+1\right)}$
7	${\displaystyle \left(s+1\right)\left(s^{2}+0{,}4450s+1\right)\left(s^{2}+1{,}2470s+1\right)\left(s^{2}+1{,}8019s+1\right)}$
8	${\displaystyle \left(s^{2}+{\sqrt {2-{\sqrt {2+{\sqrt {2}}}}}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {2-{\sqrt {2-{\sqrt {2}}}}}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {2+{\sqrt {2-{\sqrt {2}}}}}}s+1\right)\left(s^{2}+{\sqrt {2+{\sqrt {2+{\sqrt {2}}}}}}s+1\right)}$

1. ↑ In diesem Beispiel wird der Butterworth-Filter als Tiefpassfilter eingesetzt, der in der hohen Punktdichte der oberen Kurve Rauschen entdeckt (Punkte, die sich um die glatte Kurve herum verteilen, statt auf ihr zu liegen) und mit einer voreingestellten Sample-Rate eine grundsätzlich ähnliche, jedoch viel einfachere Kurve erzeugt. Die Anwendung stammt aus der Computeranimation.
2. ↑ Stephen Butterworth: On the Theory of Filter Amplifiers In: Wireless Engineer, Band 7, 1930, Seiten 536–541

• Bessel-Filter
• Cauer-Filter
• Tschebyscheff-Filter
• Linkwitz-Riley-Filter

• Analogfilter, Othmar Marti and Alfred Plettl, Universität Ulm
• Online Butterworth Tiefpassfilter Rechner