巴特沃斯滤波器python_python – 如何使用Scipy.signal.butter实现带通Butterworth滤波器...

您可以跳过使用buttord，而只是选择过滤器的顺序，并查看它是否符合您的过滤条件。为了产生带通滤波器的滤波器系数，给予滤波器阶数，截止频率Wn = [低，高](表示为奈奎斯特频率的一部分，是采样频率的一半)和频带类型btype =“band”。

这里是一个脚本，定义了一些方便的功能，使用一个巴特沃斯带通滤波器。当作为脚本运行时，它做出两个图。一个示出了对于相同采样率和截止频率的若干滤波器阶的频率响应。另一个图显示了滤波器(阶数= 6)对采样时间序列的影响。

from scipy.signal import butter, lfilter

def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):

nyq = 0.5 * fs

low = lowcut / nyq

high = highcut / nyq

b, a = butter(order, [low, high], btype='band')

return b, a

def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):

b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)

y = lfilter(b, a, data)

return y

if __name__ == "__main__":

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.signal import freqz

# Sample rate and de