# 绘制原始信号,滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号将这部分分成三个图绘制
时间: 2024-03-16 09:44:27 浏览: 20
好的,您可以将这部分代码修改为以下内容:
```python
# 绘制原始信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, y, 'b')
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
# 绘制滤波后的信号
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, y_filt, 'r')
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
# 绘制去除基线漂移后的信号
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, y_detrend, 'g')
plt.title('Detrended Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
这样可以将原始信号、滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号分别绘制在三个子图中,方便进行比较和分析。
相关问题
绘制的两个图像一个是滤波前信号,一个是去除基线漂移并滤波后的图像,请修改代码
非常抱歉,我的代码中的注释有误,应该是一个图是滤波前的信号,一个图是去除基线漂移并滤波后的信号。以下是修改后的代码:
```python
import pywt
import wfdb
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
record = wfdb.rdrecord('D:/下载/ptb-xl-a-large-publicly-availablerocardiography-dataset-1.0.3/records100/00000/00001_lr')
sig = record.p_signal[:,0]
# 去除基线漂移
sig_base = pywt.dwt(sig, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.dwt(sig_base, 'db4')[0]
sig_base = pywt.idwt(sig_base, None, 'db4')
# 进行滤波
sig_filt = pywt.dwt(sig_base, 'db4')
sig_filt[1][:] = 0
sig_filt = pywt.idwt(sig_filt, None, 'db4')
# 画图
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(sig_base)
plt.title('Remove Baseline Drift')
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(sig_filt)
plt.title('Filtered Signal')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
修改后的代码中,第一个图是去除基线漂移后的信号,第二个图是滤波后的信号。运行代码后,应该可以正常输出这两个图像。
写一个代码要求如下:1去除基线漂移。2.进行滤波。3.画出滤波前,滤波后以及最后去除基线漂移的三个图像
好的,以下是一个示例代码,满足你的要求:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
# 定义时间轴
t = np.linspace(0, 10, 1000)
# 定义原始信号
y = np.sin(2 * np.pi * t)
# 去除基线漂移
y_detrend = signal.detrend(y)
# 定义滤波器
b, a = signal.butter(4, 0.2, 'low')
# 进行滤波
y_filt = signal.filtfilt(b, a, y_detrend)
# 绘制原始信号,滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(t, y, 'b')
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(t, y_filt, 'r')
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(t, y_detrend, 'g')
plt.title('Detrended Signal')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude (V)')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在这个例子中,我们首先使用`numpy.sin`函数定义了一个正弦波信号,并将其赋值给`y`变量。接着,我们使用`signal.detrend`函数去除了信号的基线漂移。然后,我们使用`signal.butter`函数定义了一个低通滤波器,并将其应用于去除基线漂移后的信号`y_detrend`,得到滤波后的信号`y_filt`。最后,我们将原始信号,滤波后的信号以及去除基线漂移后的信号分别绘制在三个子图中。