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python滤波核函数 python 滤波函数( 二 )

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通过式滤波器可以让参考频率一侧的频率成分完全通过该滤波器，同时对另一侧的频率成分做线性的衰减 ， 就是，一边让通过，一边逐渐被滤除 。在信号学中 ， 通过的区域被称为通带，滤除的区域被叫做阻带，在通过式滤波器中 ， 参考频率通常被称为截止频率 。
高通滤波器（high-pass filters）：让截止频率后的高频区域通过，另一侧滤除，低通滤波器（low-pass filters）：让截止频率前的低频区域通过，另一侧滤除，通
以下是高通滤波器与低通滤波器的核心参数：
截止频率（Cut-off frequency） ：决定了通带（通过的频率部分）与阻带（阻止的频率部分）的分界曲线 ， 截止频率的位置并非是在曲线开始弯曲的那个点，而是在-3dB的位置 。以图2左侧的高通滤波器为例 ， 截止频率点之上的部分频率并没有全部被通过，而是有个曲线 ， 在曲线回归平直后其频率才被完全通过 。至于为什么要将-3dB的位置设为截止频率 ， 是因为-3dB对于滤波器的设计而言是个非常重要的位置，如果设为其他位置，则会让通过式滤波器的设计变得尤为复杂 。
斜率（Slope） ：表示的是通带与阻带的分界曲线的倾斜程度，也就是说斜率决定了分界曲线是偏向平缓的，还是偏向垂直的，斜率越大（更陡峭），人工处理的痕迹就越明显 。斜率的单位为dB/oct，中文称为分贝每倍频程 。虽然绕口，但其实很简单，如6dB/oct ， 意思为一个倍频程的距离会产生6dB的衰减，数字滤波器常见的斜率选择有6dB/oct，12dB/oct，18dB/oct，24dB/oct ， 30dB/oct等等（图3） 。
scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)
scipy.signal.butter(N, Wn, btype='low', analog=False, output='ba')
这里假设采样频率为1000hz,信号本身最大的频率为500hz ， 要滤除10hz以下和400hz以上频率成分 ， 即截至频率为10hz和400hz,则wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8 。Wn=[0.02,0.8]
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