Python实现简单信号滤波实战

在有些项目中需要对信号进行滤波处理，尤其是在医疗的设备中如心跳、脉搏等设备的采样后进行处理。滤波的目的就是除去某些频率的信号如噪声。常见的包括有低通滤波、高通滤波、带通滤波。

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。通过滤波可以过滤到一些无用的噪音，得到的比较平滑的波形，用来进行分析。

scipy模块提供了常用简单的信号滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波等。

一、scipy信号滤波函数介绍

1. 滤波器构造函数

 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. 滤波函数

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