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怎么在Python中使用scipy實現一個信號濾波功能

發布時間:2021-04-20 16:19:16 來源:億速云 閱讀:930 作者:Leah 欄目:開發技術

這篇文章給大家介紹怎么在Python中使用scipy實現一個信號濾波功能,內容非常詳細,感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對大家能有所幫助。

python可以做什么

Python是一種編程語言,內置了許多有效的工具,Python幾乎無所不能,該語言通俗易懂、容易入門、功能強大,在許多領域中都有廣泛的應用,例如最熱門的大數據分析,人工智能,Web開發等。

首先我們使用到了scipy模塊,可以通過下述命令進行安裝:(我使用的Python==3.6)

pip install scipy

1).低通濾波

這里假設采樣頻率為1000hz,信號本身最大的頻率為500hz,要濾除400hz以上頻率成分,即截至頻率為400hz,則wn=2*400/1000=0.8。Wn=0.8

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, 0.8, 'lowpass')  #配置濾波器 8 表示濾波器的階數
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data為要過濾的信號

2).高通濾波

這里假設采樣頻率為1000hz,信號本身最大的頻率為500hz,要濾除100hz以下頻率成分,即截至頻率為100hz,則wn=2*100/1000=0.2。Wn=0.2

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, 0.2, 'highpass')  #配置濾波器 8 表示濾波器的階數
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data為要過濾的信號

3).帶通濾波

這里假設采樣頻率為1000hz,信號本身最大的頻率為500hz,要濾除100hz以下,400hz以上頻率成分,即截至頻率為100,400hz,則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')  #配置濾波器 8 表示濾波器的階數
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data為要過濾的信號

4).帶阻濾波

這里假設采樣頻率為1000hz,信號本身最大的頻率為500hz,要濾除100hz以上,400hz以下頻率成分,即截至頻率為100,400hz,則wn1=2*100/1000=0.2,Wn1=0.2; wn2=2*400/1000=0.8,Wn2=0.8。Wn=[0.02,0.8],和帶通相似,但是帶通是保留中間,而帶阻是去除。

from scipy import signal
b, a = signal.butter(8, [0.2,0.8], 'bandstop')  #配置濾波器 8 表示濾波器的階數
filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data為要過濾的信號

3.函數介紹

1.函數的介紹

(1).濾波函數

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

輸入參數:

b: 濾波器的分子系數向量

a: 濾波器的分母系數向量

x: 要過濾的數據數組。(array型)

axis: 指定要過濾的數據數組x的軸

padtype: 必須是“奇數”、“偶數”、“常數”或“無”。這決定了用于過濾器應用的填充信號的擴展類型。{‘odd', ‘even', ‘constant', None}

padlen:在應用濾波器之前在軸兩端延伸X的元素數目。此值必須小于要濾波元素個數- 1。(int型或None)

method:確定處理信號邊緣的方法。當method為“pad”時,填充信號;填充類型padtype和padlen決定,irlen被忽略。當method為“gust”時,使用古斯塔夫森方法,而忽略padtype和padlen。{“pad” ,“gust”}

irlen:當method為“gust”時,irlen指定濾波器的脈沖響應的長度。如果irlen是None,則脈沖響應的任何部分都被忽略。對于長信號,指定irlen可以顯著改善濾波器的性能。(int型或None)

輸出參數:

y:濾波后的數據數組

(2).濾波器構造函數(僅介紹Butterworth濾波器)

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

輸入參數:

N:濾波器的階數

Wn:歸一化截止頻率。計算公式Wn=2*截止頻率/采樣頻率。(注意:根據采樣定理,采樣頻率要大于兩倍的信號本身最大的頻率,才能還原信號。截止頻率一定小于信號本身最大的頻率,所以Wn一定在0和1之間)。當構造帶通濾波器或者帶阻濾波器時,Wn為長度為2的列表。

btype : 濾波器類型{‘lowpass', ‘highpass', ‘bandpass', ‘bandstop'},

output : 輸出類型{‘ba', ‘zpk', ‘sos'},

輸出參數:

b,a: IIR濾波器的分子(b)和分母(a)多項式系數向量。output='ba'

z,p,k: IIR濾波器傳遞函數的零點、極點和系統增益. output= 'zpk'

sos: IIR濾波器的二階截面表示。output= 'sos'

關于怎么在Python中使用scipy實現一個信號濾波功能就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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