反q滤波 python代码

反q滤波是一种数字信号处理中常用的滤波算法，用于去除信号中的共振峰。在python中，可以使用如下代码实现反q滤波：

import numpy as np

def reverse_qfilter(signal, q_factor, central_frequency, sampling_rate):
    # 计算角频率和关联参数
    w0 = 2 * np.pi * central_frequency / sampling_rate
    alpha = np.sin(w0) / (2 * q_factor)

    # 初始化输出信号
    output_signal = np.zeros(len(signal))

    # 前向递推式
    b0 = (1 + alpha)
    b1 = -2 * np.cos(w0)
    b2 = 1 - alpha
    a0 = 1 + alpha
    a1 = -2 * np.cos(w0)
    a2 = 1 - alpha

    # 应用反q滤波公式
    for i in range(len(signal)):
        if i < 2:
            output_signal[i] = signal[i]
        else:
            output_signal[i] = (b0 * signal[i] + b1 * signal[i-1] + b2 * signal[i-2] - a1 * output_signal[i-1] - a2 * output_signal[i-2]) / a0

    return output_signal

该代码中，`signal`代表输入信号，`q_factor`为q值，`central_frequency`为中心频率，`sampling_rate`为采样率。代码首先计算出角频率和关联参数，然后根据前向递推式利用公式进行计算，最终返回反q滤波后的输出信号`output_signal`。

使用该代码，可以通过调用`reverse_qfilter`函数进行信号滤波。