python去除基线漂移

要去除信号中的基线漂移，可以使用滤波技术。在Python中，有几种方法可以实现这个目标。

一种常用的方法是使用滑动平均滤波器。这种方法通过计算信号的移动平均值来平滑信号并去除基线漂移。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def remove_baseline_drift(signal, window_size):
    smoothed_signal = np.convolve(signal, np.ones(window_size)/window_size, mode='same')
    detrended_signal = signal - smoothed_signal
    return detrended_signal

# 示例使用
# 生成示例信号
time = np.linspace(0, 10, 1000)
signal = np.sin(time) + np.random.normal(0, 0.1, size=1000)

# 去除基线漂移
detrended_signal = remove_baseline_drift(signal, window_size=100)

# 绘制原始信号和去除基线漂移后的信号
plt.plot(time, signal, label='Original Signal')
plt.plot(time, detrended_signal, label='Detrended Signal')
plt.legend()
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了一个简单的正弦波信号，并添加了一些噪声。然后，我们使用 `remove_baseline_drift` 函数去除信号中的基线漂移。最后，我们绘制了原始信号和去除基线漂移后的信号。

除了滑动平均滤波器，还有其他一些滤波技术可以用来去除基线漂移，如中值滤波、Butterworth滤波等。具体使用哪种方法取决于你的数据和需求。