逆谐波均值滤波器的python代码实现

逆谐波均值滤波器是一种数字信号处理技术，用于去除信号中的高频噪声。在Python中，可以使用Scipy库中的`signal`模块来实现。以下是简单的逆谐波均值滤波器（IIR）的实现示例：

from scipy.signal import butter, filtfilt
import numpy as np

def iir_notch_filter(data, fs, freq_notch):
    """
    使用Butterworth IIR notch filter进行滤波
    :param data: 输入信号数组
    :param fs: 采样频率
    :param freq_notch: 需要去除的噪声频率 (Hz)
    :return: 过滤后的信号
    """
    # 设定滤波器参数
    nyquist_freq = 0.5 * fs
    order = 2  # 滤波器阶数
    width = freq_notch / 2  # 健壮带宽，通常取 notch frequency 的一半

    # 计算滤波器系数
    b, a = butter(order, width / nyquist_freq, btype='bandstop')  # band-stop filter即notch filter

    # 应用滤波器
    filtered_data = filtfilt(b, a, data)

    return filtered_data

# 示例使用
data = np.random.normal(0, 1, 1000)  # 假设这是你要过滤的信号
filtered_data = iir_notch_filter(data, 1000, 10)  # 设置fs=1000 Hz 和噪声频率10 Hz

这个例子创建了一个二阶Butterworth带阻滤波器，用于消除频率为10 Hz的噪声。注意实际应用时，可能需要根据具体需求调整滤波器参数。