💻开发技巧⚡ Python实现信号滤波（基于scipy）
在信号处理领域，滤波是不可或缺的一环。无论是音频还是传感器数据，干净的数据往往需要经过滤波处理才能更好地分析。今天就用Python中的`scipy`库来实现一个简单的信号滤波器吧！🎉
首先，确保你安装了`scipy`库：
```bash
pip install scipy
```
接下来，我们用`butter`函数设计一个低通滤波器，代码如下：
```python
from scipy.signal import butter, filtfilt
def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
nyq = 0.5 fs Nyquist频率
normal_cutoff = cutoff / nyq
b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
y = filtfilt(b, a, data)
return y
```
假设你的采样率为100Hz，想要过滤掉高于10Hz的信号，可以这样调用：
```python
filtered_data = butter_lowpass_filter(raw_signal, cutoff=10, fs=100)
```
最后，你可以用Matplotlib可视化结果：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(filtered_data)
plt.title("Filtered Signal")
plt.show()
```
通过这种方式，你可以轻松地对信号进行滤波，从而提取出有用的信息！🌟
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