问题标签 [butterworth]

我被要求在 python 中创建一个带通零移滤波器。我是信号处理的新手，在探索互联网上的例子时，我不得不学习拉普拉斯和 z 变换。

我用来生成滤波器系数的函数是signal.butter(). 在示例中，我看到输出信号中非零频率的范围限制除以采样频率的一半 - 为什么？

它与奈奎斯特定理有关吗？不幸的是，没有从butter()文档中得到它。感谢帮助 ：）

• 这突出了黄油，并说有太多的价值要打开。当我运行代码时，它可以工作并且不返回任何错误。

• 这没有突出显示，但是当我运行代码时它会中断，因为它期望黄油有 3 个输出，但只有 2 个。

我觉得这很奇怪，因为在第一种情况下我不应该得到任何错误，但它仍然在对我大喊关于太多的值......所以我给它更多的值来输出，它破坏了我的代码。有什么见解吗？

我是巴特沃斯过滤器的新手，想具体了解我的结果。

数据具有日期和相对速度变化列。（行数为764）

在此处输入图像描述

1. 我想指定 x 轴是频域还是时域。

2. 如果是频域，有什么办法可以将其转换为时域（fft？）因为我必须控制周期才能看到周期内的变化

3. 我用于获取数据的采样率为 200Hz，但我认为这段代码中的采样率与它不同。那么 fq（采样率）的变化是什么？

4. 低切，高切的正常变化是什么？我使用 0.7-1.0Hz 从原始数据中导出数据。但我认为我必须使用不同的频率变化。

它昨天工作，但现在它拒绝工作。没有对代码进行任何更改。怎么了？

NameError: name 'b' is not defined

我正在处理脑电波数据，并且第一次尝试使用巴特沃斯滤波器。

这里有很多关于堆栈交换的有用资源（i）python 中的 Butterworth 滤波器和这里（ii）如何使用 Scipy.signal.butter 实现带通 Butterworth 滤波器

利用这些资源，我实现了以下代码：

我正在使用的数据在左侧图表上，我过滤它的尝试在右侧：

700 ms 延迟期间的神经活动

我相信我遇到的问题是参数。

阶数：设置为 5。阶数 5 的频率响应看起来不错

低切：0.5

高帮：60

FS/Sample Rate/Waves：我们能够每秒收集 500 个数据点，所以我将其设置为 500

N：350。我们正在处理 700 毫秒周期内的数据，但每隔一毫秒采样一次

查看我的数据，似乎我们在 700 ms 周期内大约有 2 个正弦波和 11 个更高频率的波......我应该能够看到这个并将低切设置为 2，将高切设置为更大的某个值吗？超过 11？我已经尝试在这一点上迭代几十个值......

感谢任何试图提供帮助的人。在过去的两天里，我一直在试图解决这个问题并且遇到了困难。

更新谢谢鲍勃和蒂姆！这绝对是问题所在——信号必须以零为中心。对我来说很严重。以下是更新的图表：

我不会说这些是我见过的最漂亮的正弦曲线，但它是实时数据，所以我的期望已经降低了。

我正在处理长期心房颤动数据集 - https://physionet.org/content/ltafdb/1.0.0/

当我测试 30 秒的数据条时，我的模型没有纠正预测信号。所以我试图处理这个数据集中的噪音。这里看起来如何

这是要绘制的代码 -

我正在使用黄油带通滤波器来过滤噪声。我还检查了 filtfilt 和 lfilt 但这也没有给出好的结果。

任何建议，如何去除噪声以使信号准确度良好，然后可用于模型预测

基本上我有一个时间列和一个速度列，需要过滤从雷达枪导出的数据。这应该很简单，但似乎找不到功能