高通滤波代码python

高通滤波是一种数字信号处理技术，它主要用于去除信号中的低频成分，让高频成分得以保留。在Python中，我们可以使用各种库如NumPy和Scipy来进行高通滤波，它们通常结合傅里叶变换（FFT）和逆傅立叶变换（IFFT）来实现。

下面是一个简单的示例，使用Scipy库中的`signal`模块进行高通滤波：

import numpy as np
from scipy import signal

# 假设我们有一个模拟信号data
data = ...

# 设定截止频率和采样率
cutoff_freq = ... # 例如0.5 * sampling_rate (假设为总频率的一半)
sampling_rate = ...

# 创建一个低通滤波器设计
nyquist_freq = 0.5 * sampling_rate
low_pass_filter = signal.butter(4, cutoff_freq / nyquist_freq, btype='high') 

# 应用滤波器
filtered_data = signal.lfilter(*low_pass_filter, data)

在这个例子中，`butter()`函数用于设计滤波器，`lfilter()`函数则应用这个滤波器到数据上。`4`表示滤波器阶数，可以根据需要调整；`btype='high'`指定我们要的是高通滤波器。