带阻滤波器python

在Python中实现带阻滤波器可以使用SciPy库中的signal模块。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import signal

# 指定滤波器参数
fs = 1000  # 采样频率
f1 = 50  # 低截止频率
f2 = 150  # 高截止频率

# 计算滤波器系数
b, a = signal.iirfilter(10, [f1, f2], rs=60, btype='bandstop', fs=fs)

# 生成输入信号
t = np.arange(0, 1, 1/fs)
x = np.sin(2*np.pi*100*t) + np.sin(2*np.pi*200*t) + np.sin(2*np.pi*300*t)

# 应用滤波器
filtered_signal = 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_signal, label='滤波后信号')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('幅值')
plt.legend()
plt.show()

这段代码使用了SciPy库中的`iirfilter`函数来设计无限冲激响应（IIR）滤波器，并使用`lfilter`函数将滤波器应用到输入信号上。在示例中，我们生成了一个包含100、200和300 Hz正弦波的合成信号，然后使用带阻滤波器滤除位于50和150 Hz之间的频率成分。最后，使用Matplotlib库绘制原始信号和滤波后的信号。