我有来自脑电图传感器的信号，我尝试从交流频率中对其进行降噪。出于这个原因，我估计了我的信号的 PSD，发现 50 Hz 和 100 Hz 可能代表噪声。我构建了四阶巴特沃斯滤波器，得到了更清晰的信号，但在开始（[0:150] 段）有更多的失真。为什么会这样？如果有帮助，我使用lfilterfrom scipy.signal。
此外，将来我想将信号分成更小的部分（例如，长度为 100）。我已经尝试对它们进行去噪，似乎这样的过滤器不适用于短段。我能用这个做什么？
过滤伪影和过滤短信号
信息处理
过滤器
过滤器设计
Python
脑电图
巴特沃思
2022-02-22 11:50:53
1个回答
FIR 和 IIR 滤波器的所有实时滤波（与后处理相反）都将根据滤波器启动时的状态进行启动转换。为了获得最佳的交流噪声抑制，请考虑使用二阶 IIR 陷波滤波器，而不是巴特沃斯滤波器，其陷波设置为您的交流频率（例如 50 Hz）。对此的设计在此站点上进行了进一步解释，并且为此目的简单有效，并且恰好以 50 Hz 的陷波进行了演示。（二阶陷波滤波器的传递函数）。
要获得较短的段，请在滤波器的输出处划分为段，以便滤波器的内存可以最大化以满足设计的滤波要求（滤波器在通过感兴趣频率和拒绝频率之间的过渡带宽取决于其内存的跨度----对于严格的拒绝，需要长记忆。）
如果应用程序在完全不同的时间实例中持续很短的持续时间，则不能使用先前的即时时域信号，那么这种传统的 FIR 和 IIR 滤波技术将不适用于超出它们在给定时间内的能力跨度。也就是说，IIR 归零方法及其在干扰频率处优化的抑制可能是足够且简单的。
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