低通滤波器python

低通滤波器是一种信号处理技术，用于从原始数据中滤出低于某个特定频率（或周期）的信号，同时剔除其他频率的信号。在Python中，可以使用巴特沃斯滤波器（Butterworth filter）来实现低通滤波。

以下是一个使用巴特沃斯滤波器进行低通滤波的Python代码示例：

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

def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyquist = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyquist
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a

def lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    filtered_data = filtfilt(b, a, data)
    return filtered_data

# 示例数据
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1])
fs = 1.0  # 采样频率
cutoff = 2.0  # 截止频率

# 应用低通滤波器
filtered_data = lowpass_filter(data, cutoff, fs)

print(filtered_data)

在这个示例中，我们首先定义了一个butter_lowpass函数，用于生成巴特沃斯滤波器的系数。然后，我们定义了一个lowpass_filter函数，它使用butter_lowpass函数生成的滤波器系数对原始数据进行低通滤波。最后，我们使用示例数据进行滤波，并打印滤波后的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，你可能需要根据你的数据和需求进行适当的调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【五一创作】python序列数据处理【低通滤波】](https://blog.csdn.net/weixin_45492560/article/details/130469533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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