信息处理 - python中的巴特沃斯过滤器 - 吾爱随笔录

我正在尝试使用 Python 中的 Butterworth 过滤器，如此线程中所述，具有以下功能：

def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    low = lowcut / nyq
    high = highcut / nyq
    b, a = butter(order, [low, high], btype='band')
    return b, a


def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

在不应用过滤器的情况下，我的数据的 FFT 输出给出了以下图：

在此处输入图像描述

但是，在应用上面的过滤器后：

lowcut = 1.0
highcut = 50.0
x2_Vtcr = butter_bandpass_filter(x_Vtcr, lowcut, highcut, fs, order=4)

其中 fs 是采样频率（在我的情况下为 250），我得到 FFT：

在此处输入图像描述

看起来滤波器将频率向左移动，而我没有得到应有的峰值。知道为什么会这样吗？

谢谢！

__future__ import division from numpy.random import randn from numpy.fft import rfft from scipy.signal import butter, lfilter from matplotlib.pyplot import loglog def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5): nyq = 0.5 * fs low = lowcut / nyq high = highcut / nyq b, a = butter(order, [low, high], btype='band') return b, a def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5): b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order) y = lfilter(b, a, data) return y fs = 250 lowcut = 1.0 highcut = 50.0 x_Vtcr = randn(10000) x2_Vtcr = butter_bandpass_filter(x_Vtcr, lowcut, highcut, fs, order=4) loglog(abs(rfft(x_Vtcr))) loglog(abs(rfft(x2_Vtcr)))