巴特沃斯滤波器输出x（1）？

Question

我正在尝试应用一个巴特沃斯过滤器，如这个伟大的回复How to implement band-pass Butterworth filter with Scipy.signal.butter。但是，当我从那里使用函数时，结果似乎是错误的（x（-1））：

FIGURE: applied Butterworth filter

怎么了？（我想这是错的？）在

from scipy.signal import butter, lfilter

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

x=np.array(range(100))
y1=np.array([math.sin(2*3.14*xx/3) for xx in x])
y2=np.array([2*math.sin(2*3.14*xx/30) for xx in x])
y0=x*0.05
y=y1+y2+y0

lowcut=1./10000000.
highcut=1./20.

plt.figure(3)
plt.clf()

plt.plot(x, y, label='Noisy signal',lw=2.5,color='blue')
plt.plot(x,y0,ls='--',color='blue')
plt.plot(x,y1,ls='--',color='blue')
plt.plot(x,y2,ls='--',color='blue')

ysm = butter_bandpass_filter(y, lowcut, highcut, fs, order=6)

plt.plot(x, ysm, label='Filtered signal',lw=2.5,color='red')
plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.legend(loc='upper left')

plt.show()

Answer 1

没什么不对的。你看到的是IIR滤波器产生的正常相移。在

如果相移不可接受，一种选择是改变这条线：

y = lfilter(b, a, data)

到

^{pr2}$

并将filtfilt添加到从scipy.signal导入的名称中。^{}应用相同的滤波器两次，一次向前，一次向后，因此相移“取消”。{cd1>你可以使用两次较低的顺序。在

另一个选择是使用FIR滤波器而不是IIR滤波器。关于过滤器行为的问题最好在dsp.stackexchange.com网站. 在