巴特沃斯心电信号去噪python

您好！去噪心电信号是一个常见的问题，巴特沃斯滤波器是一种常用的滤波器之一。在Python中，您可以使用`scipy`库来实现巴特沃斯滤波器。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import scipy.signal as signal

# 生成示例心电信号
fs = 1000  # 采样率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间向量
x = np.sin(2*np.pi*50*t) + np.sin(2*np.pi*120*t)  # 包含50Hz和120Hz的信号

# 设计巴特沃斯滤波器
lowcut = 40  # 截断频率下限
highcut = 60  # 截断频率上限
order = 4  # 滤波器阶数
nyquist = 0.5 * fs  # 奈奎斯特频率
low = lowcut / nyquist
high = highcut / nyquist
b, a = signal.butter(order, [low, high], btype='band')

# 应用滤波器
filtered_x = signal.lfilter(b, a, x)

# 绘制结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.plot(t, x, label='原始信号')
plt.plot(t, filtered_x, label='滤波后信号')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('幅值')
plt.legend()
plt.show()

以上示例代码中，通过生成一个包含50Hz和120Hz的心电信号，然后使用`signal.butter`函数设计了一个4阶的巴特沃斯带通滤波器，截断频率范围为40Hz到60Hz。最后使用`signal.lfilter`函数将滤波器应用到心电信号上，得到去噪后的信号。

请根据实际情况调整截断频率、滤波器阶数以及信号数据，以获得最佳的去噪效果。希望对您有帮助！如果您有其他问题，请随时提问。