你可以做不同的事情：例如，

• 使用firwin给你的（频率对称的）实抽头带通，然后应用它，应用一个复杂的高通（本质上是一个希尔伯特滤波器）来消除所有负频率。可悲的是，这给你留下了最初的问题（使用 scipy 找到一个复杂的抽头过滤器）
• 执行与上述相同的操作，但已经将实值带通滤波器抽头与希尔伯特滤波器抽头进行卷积，因此您只需要应用一个滤波器
• 做“通常的”低通到带通转换技巧：您设计一个具有脉冲响应（==抽头）的实值低通滤波器（例如使用firwin）$h_{LP}[n]$具有与所需的复杂带通相同的通带和过渡宽度。之后，你乘以$h_{LP}$随着移位，您需要将以 0 为中心的低通移到您的$f_\text{center}$- 中心带通： $$h_{BP}[n] = h_{LP} \cdot e^{j2\pi \frac{f_\text{center}}{f_\text{sample}}n}\text.$$ 这个想法是通过在频域中与狄拉克脉冲进行卷积来移动频率的低通，这相当于在时域中与所述频率的复正弦曲线相乘。您可能对这些答案 ( 1 , 2 ) 感兴趣。