设置巴特沃斯滤波器的参数

Question

我正在处理脑电波数据，并首次尝试使用巴特沃斯滤波器。

这里有很多关于堆栈交换的有用资源 (i) Butterworth filter in python 和这里 (ii) How to implement band-pass Butterworth filter with Scipy.signal.butter

利用这些资源，我实现了以下代码：

    from scipy.signal import butter, sosfilt, sosfreqz

    def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):
        nyq = 0.5 * fs
        low = lowcut / nyq
        high = highcut / nyq
        sos = butter(order, [low, high], analog=False, btype='band', output='sos')
        return sos

    def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
        sos = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)
        y = sosfilt(sos, data)
        return y

我正在使用的数据位于左侧图表中，我尝试过滤它的位于右侧：

neural activity during 700 ms delay period

我认为我遇到的问题与参数有关。

阶数：设置为 5。阶数 5 的频率响应看起来还不错

低切：.5

高帮：60

FS/Sample Rate/Waves：我们每秒能够收集 500 个数据点，因此我将其设置为 500

N：350。我们正在处理 700 毫秒周期内的数据，但仅每隔毫秒采样一次

查看我的数据，我们似乎在 700 毫秒的周期内有大约 2 个正弦波和 11 个更高频率的波......我应该能够看到这个并将低切设置为 2，将高切设置为某个值大于 11？我已经尝试在这一点上迭代几十个值......

感谢任何试图提供帮助的人。在过去的两天里，我一直在试图解决这个问题，但遇到了困难。

更新谢谢 Bob 和 Tim！这绝对是问题所在——信号必须以零为中心。对我来说很严重。以下是更新后的图表：

我不会说这些是我见过的最漂亮的正弦曲线，但它是实时数据，所以我的期望已经降低了。

Answer 1

想想如果用零填充信号会发生什么。

你会突然跳到 ~821000。

还要注意带通滤波器在频率 0 处的增益为 0，这意味着直流分量将被过滤，如果在过滤前从信号中减去平均值，您可能会得到更好的结果。