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怎么在Python中使用scipy实现一个信号滤波功能-创新互联

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'

关于怎么在Python中使用scipy实现一个信号滤波功能就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。

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