python 数字信号高通滤波器

Python中可以使用信号处理库`scipy`来实现数字信号的高通滤波器。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：

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

2. 定义滤波器的参数：

order = 4  # 滤波器阶数
cutoff_freq = 0.1  # 截止频率，决定了高通滤波器的频率范围

3. 创建滤波器：

b, a = signal.butter(order, cutoff_freq, 'high', analog=False)

这里使用`signal.butter()`函数来创建滤波器，其中`order`为滤波器的阶数，`cutoff_freq`为截止频率，`'high'`表示高通滤波器。

4. 应用滤波器到信号：

filtered_signal = signal.lfilter(b, a, input_signal)

这里的`input_signal`为输入信号，`filtered_signal`为经过滤波器处理后的输出信号。

完整示例代码如下：

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

# 生成输入信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
input_signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.random.randn(len(t))

# 定义滤波器的参数
order = 4
cutoff_freq = 0.1

# 创建滤波器
b, a = signal.butter(order, cutoff_freq, 'high', analog=False)

# 应用滤波器到信号
filtered_signal = signal.lfilter(b, a, input_signal)

# 绘制输入信号和滤波后的输出信号
plt.figure()
plt.plot(t, input_signal, label='Input Signal')
plt.plot(t, filtered_signal, label='Filtered Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()
plt.show()

这个示例代码生成了一个包含10Hz和50Hz正弦信号以及噪声的输入信号，并使用高通滤波器进行滤波。最后，绘制了输入信号和滤波后的输出信号的图形。你可以根据需要修改输入信号的频率和噪声的强度来进行实验。