這篇文章給大家介紹怎么在Python中使用scipy實現(xiàn)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(shù)據分析，人工智能，Web開發(fā)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(shù) 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(shù) 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(shù) 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(shù) filtedData = signal.filtfilt(b, a, data) #data為要過濾的信號
3.函數(shù)介紹
1.函數(shù)的介紹
(1).濾波函數(shù)
scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)
輸入參數(shù)：
b: 濾波器的分子系數(shù)向量
a: 濾波器的分母系數(shù)向量
x: 要過濾的數(shù)據數(shù)組。（array型）
axis: 指定要過濾的數(shù)據數(shù)組x的軸
padtype: 必須是“奇數(shù)”、“偶數(shù)”、“常數(shù)”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(shù)目。此值必須小于要濾波元素個數(shù)- 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(shù)：
y:濾波后的數(shù)據數(shù)組
（2）.濾波器構造函數(shù)(僅介紹Butterworth濾波器)
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba')
輸入參數(shù)：
N:濾波器的階數(shù)
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大的頻率，才能還原信號。截止頻率一定小于信號本身大的頻率，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(shù)：
b，a: IIR濾波器的分子（b）和分母（a）多項式系數(shù)向量。output='ba'
z,p,k: IIR濾波器傳遞函數(shù)的零點、極點和系統(tǒng)增益. output= 'zpk'
sos: IIR濾波器的二階截面表示。output= 'sos'
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