FIR低通滤波器的设计代码

下面是一种基于窗函数法的FIR低通滤波器设计代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import firwin, lfilter

def fir_lowpass(cutoff, fs, numtaps=101, window='hamming'):
    nyq = 0.5 * fs
    cutoff_norm = cutoff / nyq
    taps = firwin(numtaps, cutoff_norm, window=window, pass_zero=True)
    return taps

def fir_lowpass_filter(data, cutoff, fs, numtaps=101, window='hamming'):
    taps = fir_lowpass(cutoff, fs, numtaps=numtaps, window=window)
    y = lfilter(taps, 1.0, data)
    return y

其中，`fir_lowpass`函数用于计算FIR低通滤波器的系数，`fir_lowpass_filter`函数用于对数据进行滤波。

使用示例：

# 采样频率
fs = 1000.0
# 截止频率
cutoff = 100.0

# 生成一组随机信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, False)  # 1秒钟，采样频率1000Hz
data = np.sin(2*np.pi*5*t) + np.sin(2*np.pi*50*t) + np.random.randn(len(t)) * 0.2

# 滤波
filtered_data = fir_lowpass_filter(data, cutoff, fs, numtaps=101, window='hamming')

可以根据具体需求修改截止频率、采样频率、滤波器阶数（即系数个数）和窗函数类型等参数。