详解利用Pythonscipy.signal.filtfilt()实现信号滤波_signal.filtfilt资源-CSDN文库

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详解利用详解利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波实现信号滤波

本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻

滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号；高

通滤波去除低于某一频率的信号；带通滤波指的是类似低通高通的结合保留中间频率信号；带阻滤波也是低通高通的结合只是

过滤掉的是中间部分。上面所说的内容会在实战部分加以介绍，可以对比理解一下。

如何实现的呢？我的理解，是通过时域转换为频域，在频域信号中去除相应频域信号，最后在逆转换还原为时域型号。具体的

内容还是要查阅大学课程，信号与系统。自己学的很一般就不班门弄斧了。

有什么作用呢？My Opinions，可以消除一些干扰信号，以低通滤波为例，例如我们如果只是统计脉搏信号波形，应该在1Hz

左右，却发现波形信号上有很多噪音，这些噪音都是成百上千Hz的，这些对于脉搏信号波形就属于无用的噪音，我们就可以

通过低通滤波器将超出某一阈值的信号过滤掉，此时得到的波形就会比较平滑了。

在使用Python进行信号处理过程中，利用 scipy.signal.filtfilt()可以快速帮助实现信号的滤波。

1.函数的介绍函数的介绍

(1).滤波函数滤波函数

scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype=’odd’, padlen=None, method=’pad’, irlen=None)

输入参数：

b: 滤波器的分子系数向量

a: 滤波器的分母系数向量

x: 要过滤的数据数组。（array型）

axis: 指定要过滤的数据数组x的轴

padtype: 必须是“奇数”、“偶数”、“常数”或“无”。这决定了用于过滤器应用的填充信号的扩展类型。{‘odd’, ‘even’, ‘constant’,

None}

padlen：在应用滤波器之前在轴两端延伸X的元素数目。此值必须小于要滤波元素个数- 1。（int型或None）

method：确定处理信号边缘的方法。当method为“pad”时，填充信号；填充类型padtype和padlen决定，irlen被忽略。当

method为“gust”时，使用古斯塔夫森方法，而忽略padtype和padlen。{“pad” ，“gust”}

irlen：当method为“gust”时，irlen指定滤波器的脉冲响应的长度。如果irlen是None，则脉冲响应的任何部分都被忽略。对于长

信号，指定irlen可以显著改善滤波器的性能。（int型或None）

输出参数：

y:滤波后的数据数组

（（2））.滤波器构造函数滤波器构造函数(仅介绍仅介绍Butterworth滤波器滤波器)

scipy.signal.butter(N, Wn, btype=’low’, analog=False, output=’ba’)

输入参数：

N:滤波器的阶数

Wn：归一化截止频率。计算公式Wn=2*截止频率/采样频率。（注意：根据采样定理，采样频率要大于两倍的信号本身最大的

频率，才能还原信号。截止频率一定小于信号本身最大的频率，所以Wn一定在0和1之间）。当构造带通滤波器或者带阻滤波

器时，Wn为长度为2的列表。

btype : 滤波器类型{‘lowpass’, ‘highpass’, ‘bandpass’, ‘bandstop’},

output : 输出类型{‘ba’, ‘zpk’, ‘sos’},

输出参数：

b，a: IIR滤波器的分子（b）和分母（a）多项式系数向量。output=’ba’

z,p,k: IIR滤波器传递函数的零点、极点和系统增益. output= ‘zpk’

sos: IIR滤波器的二阶截面表示。output= ‘sos’

2.函数的使用函数的使用

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