利用scipy进行Python信号滤波实现

简介：
本文章介绍了如何使用Python科学计算库Scipy来处理和过滤信号数据，详细讲解了信号处理的基础知识及代码实践。适合对音频或电信号分析感兴趣的开发者阅读。 在深度学习领域，通常会使用Matlab进行滤波处理，并将结果数据输入到神经网络模型中。然而，这种做法操作复杂且有时难以运行Matlab环境。Python作为一种功能强大的编程语言，能够支持信号的滤波处理。本段落通过实战案例介绍如何利用scipy模块用Python实现简单的滤波技术，包括以下几种类型：低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波器。 这些术语的具体含义可以在大学课程“信号与系统”中找到详细解释。简单来说，低通滤波是指去除高于某个频率阈值的信号；高通滤波则是消除低于特定频率的所有成分；带通滤波结合了低通和高通特性，保留介于两个边界频率之间的信号部分；而带阻滤波器也综合运用这两种方法来排除掉指定范围内的频段。