用python写一个低通滤波器的代码

好的，下面是一个用 Python 实现的低通滤波器的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def low_pass_filter(signal, cutoff_frequency, sample_rate):
    nyquist_frequency = sample_rate / 2
    cutoff_frequency = cutoff_frequency / nyquist_frequency
    b, a = signal.butter(2, cutoff_frequency, 'low')
    filtered_signal = signal.filtfilt(b, a, signal)
    return filtered_signal

if __name__ == '__main__':
    sample_rate = 1000
    t = np.linspace(0, 1, sample_rate, False)
    signal = np.sin(2 * np.pi * 100 * t) + np.sin(2 * np.pi * 200 * t)
    filtered_signal = low_pass_filter(signal, 50, sample_rate)
    plt.plot(t, signal, 'b-', label='Original signal')
    plt.plot(t, filtered_signal, 'r-', label='Filtered signal')
    plt.legend()
    plt.show()

这里我们使用了 `numpy` 和 `matplotlib` 库。代码中定义了一个 `low_pass_filter` 函数，该函数接收一个信号数组、截止频率和采样率，并返回低通滤波后的信号数组。

在主函数中，我们生成了一个时间序列和一个信号，并调用了 `low_pass_filter` 函数，得到低通滤波后的信号。最后，我们使用 `matplotlib` 画图，将原始信号和滤波后的信号绘制在同一张图中。