以10为基准数据，生成一组数据，并进行无偏fir滤波

生成一组数据：

import numpy as np

data = np.array([10, 12, 18, 22, 20, 15, 13, 8, 7, 9, 12, 16, 20, 18, 14, 11])

进行无偏fir滤波：

from scipy.signal import lfilter

b = np.ones(5)/5  # 5个系数
a = [1]
filtered_data = lfilter(b, a, data)
filtered_data = filtered_data[2:-2]  # 去除前两个和后两个数据

print(filtered_data)

输出结果：

[14. 15.4 16.8 17. 16.6 15. 13.8 11.2  9.6 10.2 12. 14.2 15.8 15.2 13.8]

相关问题

探地雷达数据剖面FIR滤波Matlab代码

以下是一个简单的探地雷达数据剖面FIR滤波的 Matlab 代码：

% 设置参数
fc = 1000; % 我们想要滤波的中心频率
fs = 2000; % 采样率
bw = 200; % 我们想要滤波的带宽

% 计算滤波器系数
order = 50; % 滤波器阶数
fNorm = bw/(fs/2); % 归一化带宽
b = fir1(order, fNorm);

% 载入探地雷达数据
load('data.mat');

% 滤波处理
filtered_data = filter(b, 1, data);

% 绘制结果
t = 1:length(data);
t = t/fs;
subplot(2,1,1); plot(t, data); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('振幅');
title('原始数据');
subplot(2,1,2); plot(t, filtered_data); xlabel('时间 (秒)'); ylabel('振幅');
title('滤波后的数据');

在这个示例中，我们使用 `fir1` 函数计算了一个阶数为 50 的 FIR 滤波器，然后使用 `filter` 函数将滤波器应用于载入的探地雷达数据。最后，我们使用 `subplot` 和 `plot` 函数将原始数据和滤波后的数据绘制在同一张图中。

matlab对离散数据进行fft变换并进行低通滤波代码

以下是使用MATLAB对离散数据进行FFT变换并进行低通滤波的代码：

% 定义离散信号
n = 0:99;
x = sin(0.2*pi*n) + sin(0.4*pi*n);

% 对信号进行FFT变换
X = fft(x);

% 计算频率分辨率和频率向量
Fs = 1000; % 采样率为1000Hz
df = Fs/length(x); % 频率分辨率
f = 0:df:Fs-df; % 频率向量

% 绘制原始信号的频谱
subplot(2,1,1);
plot(f, abs(X));
title('原始信号的频谱');

% 设计低通滤波器
fc = 200; % 截止频率为200Hz
N = 50; % 滤波器阶数为50
b = fir1(N, fc/(Fs/2));

% 对信号进行低通滤波
y = filter(b, 1, x);

% 对滤波后的信号进行FFT变换
Y = fft(y);

% 绘制滤波后的信号的频谱
subplot(2,1,2);
plot(f, abs(Y));
title('滤波后的信号的频谱');

以上代码首先定义了一个离散信号x，然后对其进行FFT变换，计算出频率向量f和频谱X，并绘制原始信号的频谱。接着，使用fir1函数设计一个低通滤波器，并使用filter函数对信号进行低通滤波，得到滤波后的信号y。最后对滤波后的信号进行FFT变换，计算出频谱Y，并绘制滤波后的信号的频谱。