本文目录一览：
- 1、如何使用fir滤波 python
- 2、python如何实现类似matlab的小波滤波？
- 3、【转载】Python实现信号滤波（基于scipy）
- 4、python读取txt文件转化为折线图后怎么实现滤波器？
- 5、如何用python实现图像的一维高斯滤波
如何使用fir滤波 python
如何用python实现图像的一维高斯滤波 建议你不要使用高斯滤波。 推荐你使用一维中值滤波 matlab的函数为 y = medfilt1(x,n); x为数组，是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数）。y是滤波以后的结果（是数组） 后面再 plot(y); ...
python如何实现类似matlab的小波滤波？
T=wpdec(y,5,'db40');
%信号y进行波包解层数5T波树plot看
a10=wprcoef(T,[1,0]);
%a10节点[1,0]进行重构信号貌似没层重构说吧能某层某节点进行重构节点编号波树
%以下为滤波程序（主要调节参数c的大小）
c=10;
wn=0.1;
fs=50000; %采样频率；
b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));
y1=filtfilt(b,1,y);%对y滤波。
【转载】Python实现信号滤波（基于scipy）
利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现信号滤波
Required input defintions are as follows;
time: Time between samples
band: The bandwidth around the centerline freqency that you wish to filter
freq: The centerline frequency to be filtered
ripple: The maximum passband ripple that is allowed in db
order: The filter order. For FIR notch filters this is best set to 2 or 3, IIR filters are best suited for high values of order. This algorithm is hard coded to FIR filters
filter_type: 'butter', 'bessel', 'cheby1', 'cheby2', 'ellip'
data: the data to be filtered
用python设计FIR陷波滤波器
python读取txt文件转化为折线图后怎么实现滤波器？
需要安装matplotlib库，可以用如下命令安装：
pip install matplotlib
1
txt文本数据如下所示（示例中的每一行内部用空格分开）：
100 0.6692215
200 0.57682794
300 0.45037615
400 0.42214713
500 0.45073098
600 0.4728373
700 0.48083866
800 0.3751492
900 0.4249844
1000 0.36427215
1100 0.36209464
1200 0.40490758
1300 0.3774191
1400 0.34719718
1500 0.3648946
1600 0.261855
1700 0.4321903
1800 0.35071397
1900 0.279996
2000 0.30030474
1
2
3
4
5
6
7
8
9
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适用于Python3的代码如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
input_txt = 'demo.txt'
x = []
y = []
f = open(input_txt)
for line in f:
line = line.strip('\n')
line = line.split(' ')
x.append(float(line[0]))
y.append(float(line[1]))
f.close
plt.plot(x, y, marker='o', label='lost plot')
plt.xticks(x[0:len(x):2], x[0:len(x):2], rotation=45)
plt.margins(0)
plt.xlabel("train step")
plt.ylabel("lost")
plt.title("matplotlip plot")
plt.tick_params(axis="both")
plt.show()
如何用python实现图像的一维高斯滤波
如何用python实现图像的一维高斯滤波
建议你不要使用高斯滤波。
推荐你使用一维中值滤波
matlab的函数为
y = medfilt1(x,n);
x为数组，是你要处理原始波形，n是中值滤波器的参数（大于零的整数）。y是滤波以后的结果（是数组）
后面再
plot(y);
就能看到滤波以后的结果
经过medfilt1过滤以后，y里储存的是低频的波形，如果你需要高频波形，x-y就是高频波形
顺便再说一点，n是偶数的话，滤波效果比较好。
N越小，y里包含的高频成分就越多，y越大，y里包含的高频成分就越少。
记住，无论如何y里保存的都是整体的低频波。（如果你看不懂的话，滤一下，看y波形，你马上就懂了）
