fir 窗函数低通滤波器设计代码

下面是使用FIR窗函数设计低通滤波器的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设计FIR滤波器函数
def fir_filter(num_taps, cutoff_freq, fs):
    # 采样间隔
    Ts = 1 / fs
    # 截止频率
    wc = 2 * np.pi * cutoff_freq * Ts
    # 窗口函数
    window = np.hamming(num_taps)
    # 系数计算
    n = np.arange(num_taps)
    h = np.sinc(wc / np.pi * (n - (num_taps - 1) / 2)) * window
    h /= np.sum(h)
    return h

# 参数设置
num_taps = 31  # 系数个数
cutoff_freq = 1000.0  # 截止频率
fs = 8000.0  # 采样频率

# FIR滤波器设计
h = fir_filter(num_taps, cutoff_freq, fs)

# 频率响应绘图
w, h_freq = signal.freqz(h)
f = w / (2 * np.pi) * fs
plt.figure()
plt.plot(f, abs(h_freq))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Frequency Response')
plt.show()

在这个例子中，我们使用了Hamming窗口函数，并对系数进行了归一化。然后，我们使用`signal.freqz()`函数计算频率响应，并将其绘制出来。你可以根据需要修改参数，如系数个数、截止频率和采样频率，以满足你的要求。