python中带通滤波

在Python中实现带通滤波可以使用`scipy`库中的`signal`模块。具体步骤如下：

1. 导入需要的库和模块：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

2. 编写带通滤波函数：

def filter_bp(x, fs, wl, wh):
    fN = 3
    fc = fs / 2
    w1c = wl / fc
    w2c = wh / fc
    b, a = signal.butter(fN, [w1c, w2c], 'bandpass')
    x_filter = signal.filtfilt(b, a, x)
    return x_filter

其中，`x`为原始信号，`fs`为采样频率，`wl`和`wh`分别为带通滤波的下限和上限。

3. 调用带通滤波函数：

x = np.random.randn(1000)  # 生成随机信号
fs = 1000  # 采样频率
wl = 10  # 带通滤波下限
wh = 100  # 带通滤波上限
x_filter = filter_bp(x, fs, wl, wh)  # 进行带通滤波

4. 绘制原始信号和滤波后的信号：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, label='Original Signal')
plt.plot(x_filter, label='Filtered Signal')
plt.legend()
plt.show()