血压滤波算法代码

血压滤波算法可以使用数字滤波器来实现，常用的数字滤波器有FIR和IIR两种。下面是一个FIR滤波器的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def fir_filter(signal, taps):
    '''
    FIR滤波器
    signal: 待滤波信号
    taps: FIR滤波器系数
    '''
    output = np.convolve(signal, taps, mode='same')
    return output

# 生成测试信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.random.randn(len(t)) * 0.1

# 设计FIR滤波器
from scipy.signal import firwin
taps = firwin(16, 0.05)

# 滤波
filtered_signal = fir_filter(signal, taps)

# 绘制结果
plt.plot(t, signal, label='Original Signal')
plt.plot(t, filtered_signal, label='Filtered Signal')
plt.legend()
plt.show()

这段代码生成了一个包含两个正弦波和一些噪声的测试信号，然后使用一个16阶的FIR滤波器对其进行滤波。你可以将该示例代码改写用于血压数据的滤波。需要注意的是，具体的滤波器参数需要根据实际数据进行调整。