Scipy Butterworth带通滤波实现及相关技术问题咨询

问题1解答 #

你绘制的图X轴属于时域。你用X轴映射的是date日期列，且Butterworth带通滤波属于时域滤波方法，输出的滤波结果F是和原始输入数据一一对应的时域序列，两个维度的对应关系就是随时间变化的信号幅值，自然是时域图。

问题2解答 #

当前结果本身就是时域结果，不需要做任何转换即可直接用于周期分析。FFT是将时域信号转换为频域信号的工具，反过来频域转时域是IFFT，你这个场景完全用不上。

问题3解答 #

代码里你传入butter_bandpass_filter的fs参数值为200，和你提到的实际采样率200Hz是一致的，这个设置没问题。
如果采样率设置出现偏差：

• 首先会导致滤波的实际通带范围和预期不符：计算通带截止时依赖奈奎斯特频率（0.5*fs），如果填的fs比实际值大，实际截止频率会比你设置的lowcut/highcut更低，反之则更高，完全达不到预期的滤波效果，甚至可能把有效信号滤除、保留噪声。
• 后续如果基于采样率计算信号时长、周期、频率等参数，所有结果都会出错。

问题4解答 #

带通滤波的lowcut、highcut核心选择逻辑是：保留你需要的有效信号频段，滤除你不需要的干扰/噪声频段。操作前建议先对原始数据做FFT频谱分析，明确有效信号和干扰的频率分布，再对应设置参数。
你之前导出原始数据用的是0.7-1.0Hz频段，说明你的有效信号就在这个区间，现在代码里设置的1-20Hz的通带会直接把0.7-1Hz的有效信号滤除，必须调整参数，建议改成lowcut=0.7，highcut=1.0即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe