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python自带滤波函数 Pythonfilter函数的用法

【转载】Python实现信号滤波(基于scipy)

利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波

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Required input defintions are as follows;

time: Time between samples

band: The bandwidth around the centerline freqency that you wish to filter

freq: The centerline frequency to be filtered

ripple: The maximum passband ripple that is allowed in db

order: The filter order. For FIR notch filters this is best set to 2 or 3, IIR filters are best suited for high values of order. This algorithm is hard coded to FIR filters

filter_type: 'butter', 'bessel', 'cheby1', 'cheby2', 'ellip'

data: the data to be filtered

用python设计FIR陷波滤波器

滤波方法及python实现

对滤波的 总结 : 对特定频率进行有效提取,并对提取部分进行特定的处理(增益,衰减,滤除)的动作被叫做滤波。

最常用的滤波器类型有三种: 通过式(Pass),搁架式(Shelving)和参量式(Parametric)。 滤波器都有一个叫 参考频率(Reference Frequency)的东西 ,在不同类型的滤波器中,具体的叫法会有所不同。

通过式滤波器可以让参考频率一侧的频率成分完全通过该滤波器,同时对另一侧的频率成分做线性的衰减,就是,一边让通过,一边逐渐被滤除。在信号学中,通过的区域被称为通带,滤除的区域被叫做阻带,在通过式滤波器中,参考频率通常被称为截止频率。

高通滤波器(high-pass filters):让截止频率后的高频区域通过,另一侧滤除,低通滤波器(low-pass filters):让截止频率前的低频区域通过,另一侧滤除,通

以下是高通滤波器与低通滤波器的核心参数:

截止频率(Cut-off frequency) :决定了通带(通过的频率部分)与阻带(阻止的频率部分)的分界曲线,截止频率的位置并非是在曲线开始弯曲的那个点,而是在-3dB的位置。以图2左侧的高通滤波器为例,截止频率点之上的部分频率并没有全部被通过,而是有个曲线,在曲线回归平直后其频率才被完全通过。至于为什么要将-3dB的位置设为截止频率,是因为-3dB对于滤波器的设计而言是个非常重要的位置,如果设为其他位置,则会让通过式滤波器的设计变得尤为复杂。

斜率(Slope) :表示的是通带与阻带的分界曲线的倾斜程度,也就是说斜率决定了分界曲线是偏向平缓的,还是偏向垂直的,斜率越大(更陡峭),人工处理的痕迹就越明显。斜率的单位为dB/oct,中文称为分贝每倍频程。虽然绕口,但其实很简单,如6dB/oct,意思为一个倍频程的距离会产生6dB的衰减,数字滤波器常见的斜率选择有6dB/oct,12dB/oct,18dB/oct,24dB/oct,30dB/oct等等(图3)。

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

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

这里假设采样频率为1000hz,信号本身最大的频率为500hz,要滤除10hz以下和400hz以上频率成分,即截至频率为10hz和400hz,则wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8。Wn=[0.02,0.8]

python三个重要的内置函数(map, filter,reduce)-

map函数第一个参数是一个函数function,第二个参数是一个可迭代的对象iterable,他的功能是将可迭代对象iterable里面的每一项都应用到函数function中,然后返回一个迭代器。

可迭代器里面有多少个元素则结果就包含多少个元素

filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的新列表。

该接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。

reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。

函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算,最后得到一个结果。


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