Python在振动信号处理中的应用（四）：振动信号时域滤波处理（IIR、FIR）

一、概述

  在振动信号分析中，数字滤波是通过数学运算的方法从采集信号中选取人们感兴趣的一部分信号的处理方法。数字滤波的主要作用有滤除测试信号中的噪声或虚假成分、提高信噪比、平滑分析数据、抑制干扰信号、分离频率分量等。用软件实现数字滤波的优点是系统函数具有可变性，仅依赖于算法结构，并易于获得比较理想的滤波性能。所以软件滤波在滤波器的使用中起到了越来越重要的作用。
  经典的数字滤波实现方法主要有两种：一种是频域方法，另一种是时域方法，时域方法又可分为IIR滤波（无限长冲激响应滤波）和FIR滤波（有限长冲激响应滤波）。本节主要讲解的是数字滤波的时域方法。

二、算法原理

2.1 时域滤波器的设计步骤

  （1）时域滤波器设计步骤
  数字滤波器的设计一般要经过以下三个步骤来完成，在设计一个滤波器之前，必须首先确定一些技术指标，这些指标需要根据工程实际来制定。一旦确认技术指标后，即可利用数字信号处理的基本原理，提出一个滤波器模型来逼近给定的指标，这一步是滤波器设计所要研究的主要问题，是整个设计过程中的重中之重。通过上述两个步骤所获得的结果为以差分方程（或系统函数，或冲激响应）描述的滤波器，根据这个描述就可以在计算机中实现它。