使用scipy.signal函数进行信号滤波

1、scipy.signal.filtfilt()函数介绍

在信号的滤波过程中，因为scipy.signal.filtfilt()函数可以方便快捷得实现常见的多种滤波功能，所以有必要对其进行下较深入的了解和学习。

scipy.signal.filtfilt()滤波函数的语法：

filter_data=scipy.signal.filtfilt(b, a, x, axis=-1, padtype='odd', padlen=None, method='pad', irlen=None)

参数介绍：
b: 滤波器的分子系数向量；
a: 滤波器的分母系数向量；
x: 要过滤的数据数组；
axis: 指定要过滤的数据数组x的轴；
padtype: 必须是“奇数”、“偶数”、“常数”或“无”。这决定了用于过滤器应用的填充信号的扩展类型。{‘odd’, ‘even’, ‘constant’, None}
padlen：在应用滤波器之前在轴两端延伸X的元素数目。此值必须小于要滤波元素个数- 1。（int型或None）
method：确定处理信号边缘的方法。当method为“pad”时，填充信号；填充类型padtype和padlen决定，irlen被忽略。当method为“gust”时，使用古斯塔夫森方法，而忽略padtype和padlen。{“pad” ，“gust”}
irlen：当method为“gust”时，irlen指定滤波器的脉冲响应的长度。如果irlen是None，则脉冲响应的任何部分都被忽略。对于长信号，指定irlen可以显著改善滤波器的性能。（int型或None）
filter_data是经过滤波之后的数据结果

2、滤波器构造函数(巴特沃斯滤波器)

函数语法：

output_type=scipy.signal.butter(N, Wn, type='low', analog=False, output='ba')

语法参数介绍：
N:滤波器的阶数；
Wn：