给定一组干净心电信号数据，数据文件存于C盘Ecg.txt。采样频率f= 500Hz。1、编写程序读出心电信号，并在屏幕上打印出其波形。 2、产生模拟高斯白噪声信号，与干净心电混合，设计一个IIR低通滤波器和一个FIR低通滤波器分别滤除心电信号中的白噪声干扰，调整白噪声信噪比大小，对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。其中数字低通滤波器指标要求，通带截止频率Wp=0.1 Π，阻带截止频率Ws=0.16Π，阻带衰减不小于15 dB，通带衰减不大于1 dB。 要求:编写一个IIR低通滤波器和一个FIR低通滤波器仿真程序，在屏幕上打印出数字滤波器的频率区间[0,Π]上的幅频响应特性由线(H(ejw));计算其对含噪心电信号的低通滤波响应序列，并在屏幕上打印出干净心电信号波形，含工频干扰的心电信号波形以及IIR低通滤波和FIR低通后的信号波形，并进行比较;同时对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较，并在屏幕上打印出滤波前后的心电信号的频谱，观察其变化。

好的，这是一个信号处理的问题。首先，我们需要导入Python中的一些常用的信号处理库，如numpy、matplotlib、scipy等。然后，我们可以按照以下步骤进行处理：

1. 读取心电信号数据，并在屏幕上打印出其波形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取心电信号数据
with open('C:\\Ecg.txt', 'r') as f:
    ecg_data = f.readlines()

# 数据预处理
ecg_data = [float(x.strip()) for x in ecg_data]

# 绘制心电信号波形
plt.plot(ecg_data)
plt.title('Original ECG Signal')
plt.show()

2. 产生模拟高斯白噪声信号，并与干净心电混合。

# 产生高斯白噪声信号
noise = np.random.normal(0, 0.1, len(ecg_data))

# 混合干净心电信号和高斯白噪声
noisy_ecg = ecg_data + noise

3. 设计一个IIR低通滤波器和一个FIR低通滤波器分别滤除心电信号中的白噪声干扰。

from scipy.signal import iirfilter, filtfilt, firwin, lfilter

# 指定数字低通滤波器的参数
wp = 0.1 * np.pi
ws = 0.16 * np.pi
gpass = 1
gstop = 15

# IIR低通滤波器
b, a = iirfilter(4, wp, btype='lowpass', analog=False, ftype='butter', output='ba', fs=500)
filtered_ecg_iir = filtfilt(b, a, noisy_ecg)

# FIR低通滤波器
numtaps = 101
cutoff = 0.1
h = firwin(numtaps, cutoff, window='hamming', pass_zero=True, fs=500)
filtered_ecg_fir = lfilter(h, 1, noisy_ecg)

4. 调整白噪声信噪比大小，对滤波前后的心电信号的频谱进行分析比较。

from scipy.fftpack import fft, fftfreq

# 计算幅频响应特性
freq = fftfreq(len(h), 1/500)
freq_resp_iir = abs(fft(b, len(freq))) / (2 * np.pi)
freq_resp_fir = abs(fft(h, len(freq))) / (2 * np.pi)

# 绘制数字滤波器的频率区间[0,Π]上的幅频响应特性
plt.plot(freq, freq_resp_iir, label='IIR Filter')
plt.plot(freq, freq_resp_fir, label='FIR Filter')
plt.title('Magnitude Response of Digital Filters')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.legend()
plt.show()

# 计算滤波前后的心电信号的频谱
ecg_fft = abs(fft(ecg_data)) / (2 * np.pi)
noisy_ecg_fft = abs(fft(noisy_ecg)) / (2 * np.pi)
filtered_ecg_iir_fft = abs(fft(filtered_ecg_iir)) / (2 * np.pi)
filtered_ecg_fir_fft = abs(fft(filtered_ecg_fir)) / (2 * np.pi)

# 绘制滤波前后的心电信号的频谱
plt.plot(freq, ecg_fft, label='Original ECG')
plt.plot(freq, noisy_ecg_fft, label='Noisy ECG')
plt.plot(freq, filtered_ecg_iir_fft, label='IIR Filtered ECG')
plt.plot(freq, filtered_ecg_fir_fft, label='FIR Filtered ECG')
plt.title('Spectrum of ECG Signals')
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.legend()
plt.show()

5. 打印出干净心电信号波形，含工频干扰的心电信号波形以及IIR低通滤波和FIR低通后的信号波形，并进行比较。

# 绘制干净心电信号波形
plt.plot(ecg_data)
plt.title('Original ECG Signal')
plt.show()

# 绘制含噪心电信号波形
plt.plot(noisy_ecg)
plt.title('Noisy ECG Signal')
plt.show()

# 绘制IIR低通滤波后的信号波形
plt.plot(filtered_ecg_iir)
plt.title('IIR Filtered ECG Signal')
plt.show()

# 绘制FIR低通滤波后的信号波形
plt.plot(filtered_ecg_fir)
plt.title('FIR Filtered ECG Signal')
plt.show()

这样，我们就完成了信号处理的任务。