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：

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。