本文探讨了信号处理在通信、音频、图像和生物医学领域的应用，重点关注数字滤波器和时频分析。通过Python代码示例，展示了如何实现低通滤波器和短时傅里叶变换，为理解及应用信号处理技术提供了实用指导。
信号处理是一种重要的技术领域，它涉及对信号进行获取、分析、处理和解释的过程。信号处理方法和技术被广泛应用于各种领域，包括通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等。在实际应用中，编程是实现信号处理算法的关键工具之一。本文将介绍信号处理方法的一些常见应用，并提供相应的源代码示例。
一、数字滤波器
数字滤波器是信号处理中常用的一种技术，它可以用于去除信号中的噪声或者提取感兴趣的频率成分。常见的数字滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
下面是一个使用Python编写的简单低通滤波器的示例代码：
import numpy as np
from scipy import signal
def lowpass_filter(signal, cutoff_freq, sampling_freq
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