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Python中的带通滤波器

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Python中的带通滤波器

尝试以不一致的采样率过滤数据非常困难(不可能吗?)。因此,您要做的是:

  1. 创建一个具有固定采样率的新信号。固定采样率应为最大采样率或更高。为此,可以设置一个新的“网格”来表示新样本应该去哪里,并从现有数据中插入其值。存在多种插值方法,具体取决于您需要的精度。线性插值可能不是一个坏的起点,但这取决于您的工作。如果不确定,请在https://dsp.stackexchange.com/上询问。

  2. 完成此操作后,您就可以对信号应用标准的信号处理方法,因为样本是均匀放置的,例如链接的文章中所述。

  3. 如有必要,您可能需要再次插值以恢复原始样本位置。

如果您只想分析数据,则可能对Lomb Periodigram感兴趣。无需带通数据然后进行分析,您可以使用Lomb
Periodigram,然后仅查看相关频率,或者根据需要加权结果。(另请参阅数字食谱系列。第13.8章称为“不均匀空间数据的频谱分析”​​,与维基百科页面相比,这似乎是一个更友好的介绍)



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