这篇文章给大家介绍怎么在Python中使用scipy实现一个信号滤波功能，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

首先我们使用到了scipy模块，可以通过下述命令进行安装：（我使用的Python==3.6）

pip install scipy

1).低通滤波

这里假设采样频率为1000hz,信号本身大的频率为500hz，要滤除400hz以上频率成分，即截至频率为400hz,则wn=2*400/1000=0.8。Wn=0.8

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, 0.8, 'lowpass')  #配置滤波器 8 表示滤波器的阶数
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data为要过滤的信号

2).高通滤波

这里假设采样频率为1000hz,信号本身大的频率为500hz，要滤除100hz以下频率成分，即截至频率为100hz,则wn=2*100/1000=0.2。Wn=0.2

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, 0.2, 'highpass')  #配置滤波器 8 表示滤波器的阶数
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data为要过滤的信号

3).带通滤波

这里假设采样频率为1000hz,信号本身大的频率为500hz，要滤除100hz以下，400hz以上频率成分，即截至频率为100，400hz,则wn1=2*100/1000=0.2，Wn1=0.2； wn2=2*400/1000=0.8，Wn2=0.8。Wn=[0.02,0.8]

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, [0.2,0.8], 'bandpass')  #配置滤波器 8 表示滤波器的阶数
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data为要过滤的信号

4).带阻滤波

这里假设采样频率为1000hz,信号本身大的频率为500hz，要滤除100hz以上，400hz以下频率成分，即截至频率为100，400hz,则wn1=2*100/1000=0.2，Wn1=0.2； wn2=2*400/1000=0.8，Wn2=0.8。Wn=[0.02,0.8]，和带通相似，但是带通是保留中间，而带阻是去除。

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, [0.2,0.8], 'bandstop')  #配置滤波器 8 表示滤波器的阶数
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data为要过滤的信号

3.函数介绍

1.函数的介绍

(1).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(仅介绍Butterworth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大的频率，才能还原信号。截止频率一定小于信号本身大的频率，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'

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文章标题：怎么在Python中使用scipy实现一个信号滤波功能-创新互联
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