我假设您想删除这样的趋势：

可能某种参数模型可以完成这项工作。
像带有正则化的 2 次多项式这样简单的东西可以很好地估计这一点。

OP提到使用高通滤波器，但这仍然删除了组件。这仅仅意味着高通截止频率太高。

我认为最简单的解决方案是使用指数平均器来提取移动平均线，然后从结果中减去它。

下面是创建指数平均器的简单结构。范围$\alpha$将修改平均时间，通常是接近 0 的值（但必须大于 0 且小于 1！）。例如 .1, .01, .001 其中 .001 将具有这三个选项中最长的平均时间。从移动平均线的观察中很容易看出哪个值最适合交易移动平均线消除和保持信号特征。

您有一个非常大的偏差，这意味着您所做的每个过滤都会产生强烈的瞬态响应，除非过滤器状态被正确启动。

几个选项：

1. 如果偏差稳定，您可以简单地将其计算为均值并减去它
2. 应用“DC 阻断”过滤器。详细信息取决于您的信号长度和感兴趣的频率范围以及您需要保留的时域属性
3. 正确初始化过滤器状态。像https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.lfilter_zi.html#scipy.signal.lfilter_zi或https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/生成/scipy.signal.sosfilt_zi.html#scipy.signal.sosfilt_zi