我试图用python过滤嘈杂的心率信号.因为心率不应该是每分钟约220次心跳,我想过滤掉220bpm以上的所有噪音.我将220 /分钟转换为3.66666666赫兹,然后将赫兹转换为rad/s得到23.0383461 rad/sec.
采集数据的芯片采样频率为30Hz,因此我将其转换为rad/s,得到188.495559 rad/s.
在线查找了一些东西之后,我发现了一些带通滤波器的功能,我想把它变成低通.这是带通代码的链接,所以我将其转换为:
from scipy.signal import butter, lfilter
from scipy.signal import freqs
def butter_lowpass(cutOff, fs, order=5):
nyq = 0.5 * fs
normalCutoff = cutOff / nyq
b, a = butter(order, normalCutoff, btype='low', analog = True)
return b, a
def butter_lowpass_filter(data, cutOff, fs, order=4):
b, a = butter_lowpass(cutOff, fs, order=order)
y = lfilter(b, a, data)
return y
cutOff = 23.1 #cutoff frequency in rad/s
fs = 188.495559 #sampling frequency in rad/s
order = 20 #order of …我想在Python中应用自适应滤波器,但无法在线找到有关如何实现此类算法的任何文档或示例.我熟悉使用scipy.signal工具箱设计"静态"过滤器,但我不知道如何设计自适应过滤器.
澄清一下:我有一个S包含噪音的录音信号.在这个录音中有一个"真正的"功能,我想访问,称之为T.我也有估计T.我想设计一个滤波器使得滤波之间的误差S和T最小化.请注意,在这种情况下,静态过滤器没有用,因为我试图过滤非平稳信号.
我试图直接从python 2.7.3(使用ubuntu)中的mp3文件绘制一个视频.我可以从wav文件中执行以下操作.
#!/usr/bin/python
from scikits.audiolab import wavread
from pylab import *
signal, fs, enc = wavread('XC124158.wav')
specgram(signal)
show()
从mp3文件而不是wav做同样事情最干净的方法是什么？如果我可以避免它,我不想将所有mp3文件转换为wav.