python 数字信号的滤波器设计 signal.buffer

 python 中 对滤波器设计 可以用 signal模块下的buffer函数，其函数借口和matlab下的buffer很类似。

在网上找到了一篇关于matlab下的buffer函数，定义及案例的很好的文章，作为参考。

基于matlab的数字滤波器（butter函数）

http://blog.163.com/med_devices/blog/static/21997205020136134254451/

butter函数是求Butterworth数字滤波器的系数，在求出系数后对信号进行滤波时用filter函数。
说白了，设计滤波器就是设计滤波器系数[B,A]。

[B,A] = BUTTER(N,Wn) designs an Nth order lowpass digital Butterworth filter and returns the filter coefficients in length N+1 vectors B (numerator) and A (denominator).
[b,a]=butter(n,Wn)，根据阶数n和归一化截止频率Wn计算ButterWorth滤波器分子分母系数（b为分子系数的矢量形式，a为分母系数的矢量形式）。

The cutoff frequency Wn must be 0.0 < Wn < 1.0, with 1.0 corresponding to half the sample rate.
Wn是归一化频率，具体计算方法是（2*截止频率)/采样频率（也就是除以fs/2）。

If Wn is a two-element vector, Wn = [W1 W2], BUTTER returns an order 2N bandpass filter with passband W1 < W < W2.
    [B,A] = BUTTER(N,Wn,'high') designs a highpass filter.高通滤波器
    [B,A] = BUTTER(N,Wn,'low') designs a lowpass filter.低通滤波器
    [B,A] = BUTTER(N,Wn,'stop') is a bandstop filter if Wn = [W1 W2].
    [B,A] = BUTTER(N,Wn)--带通滤波器
当设计低通和高通时，Wn是一个值，表示截止频率；
当设计带通和带阻时，Wn是一个二个元素的数组，表示通带或阻带的上下截止频率。频率的归一化是对fs/2进行归一。

也有简便的方法？

对于原始信号x。

比如说你的采样频率fs=1000Hz，设计一个8阶、通带为fc1=100,fc2=200Hz的带通滤波器：

[b,a]=butter(8,[0.2 0.4])=butter(8,fc1/fa fc2/fa])

这里fa=fs/2，fa是分析频率

得到滤波器系数后，就可以直接用了。

y=filter(B,A,x)

先写出这个文章，后面具体应用后，补充一篇应用文章。