我正在将一些遗留的 matlab 代码转换为 Python，并且我正在努力从遗留代码中在 python 中找到正确的函数。matlab过滤器是
wheelFilt=designfilt('lowpassiir','FilterOrder',15,'PassbandFrequency',1000,'PassbandRipple',0.0001,'SampleRate',2000);
Filtered(:,q)=filtfilt(wheelFilt,TrainPassData(:,q));
TrainPassData 是一个 nxn 矩阵，是一个迭代变量。
使用 scipy，我很困惑哪个过滤器适合这个，因为黄油似乎没有输出相同的值。例如，我将原始数据作为 X 中的列表，我希望将过滤后的值保存在名为 Y 的列表中。感谢任何和所有帮助。
Matlab 提出了一个 15 阶 Chebycheff 类型 1 过滤器，因此可能可以将相同的过滤器规格插入https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.cheby1.html
如果滤波器规格从不改变，您只需硬连线系数。
据说这是非常有问题的代码，所以在盲目移植它之前，我建议认真看看它试图做什么以及为什么
filtfilt()使得这也与严重的后振铃和预振铃无关（对于任何合理的截止频率）。filtfilt()似乎只支持滤波器的传递函数表示（而不是极点和零点或二阶部分）。这可能导致高阶 IIR 出现严重的数值或稳定性问题如所写，代码实际上并没有做任何事情，因此您可以将其替换为
Filtered(:,q)= TrainPassData(:,q);
跑步
impz(wheelFilt,50);
获得滤波器的脉冲响应会产生下图，这证实了滤波器什么都不做。
