python帶通濾波函數(shù) python 低通濾波器

python調(diào)用sac--參考SAC手冊(cè)

#this python file is used to read SAC file

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import os

import sys

import subprocess

import glob

from obspy.core import read

from PyQt5.QtWidgetsimport *

from PyQt5.QtGuiimport *

from PyQt5.QtCoreimport *

from PyQt5import QtCore, QtGui, QtWidgets

'''import os 是導(dǎo)入標(biāo)準(zhǔn)庫os,利用其中的API。

sys模塊包含了與Python解釋器和它的環(huán)境有關(guān)的函數(shù)。

glob是python自帶的一個(gè)文件操作模塊，用它查找符合目的的文件，類似于Windows下的文件搜索，支持通配符操作

subprocess允許創(chuàng)建一個(gè)新的進(jìn)程讓其執(zhí)行另外的程序，并與它進(jìn)行通信，獲取標(biāo)準(zhǔn)的輸入、標(biāo)準(zhǔn)輸出、標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤以及返回碼等

'''

def run(path):

# path = QtWidgets.QFileDialog.getExistingDirectory(None, "Select File Directory to Save File", "")

fileName = os.listdir(path)

os.chdir(path)

os.putenv("SAC_DISPLAY_COPYRIGHT", '0')

for namein fileName:

# name = i

#for file in glob.glob("*.SAC"):

#glob.glob是匹配所有符合條件的文件，并將其以list的形式返回

#os.putenv("SAC_DISPLAY_COPYRIGHT", '0') #os.putenv(‘環(huán)境變量名稱’, ‘環(huán)境變量值’)

#p = subprocess.Popen(['sac'], stdin=subprocess.PIPE)#Popen表示調(diào)用sac

#stdin指向鍵盤輸入，standard input

#Python 3 利用 subprocess 實(shí)現(xiàn)管道( pipe )交互操作讀/寫通信

# s = "r " + name + " \n"? ###這里應(yīng)該是傳入某個(gè)文件，所以應(yīng)該有個(gè)讀取文件的按鈕

# s += "qdp off\n"

# s += "ch allt (0 - 1,o) iztype IO \n"? #修改發(fā)震時(shí)刻為零

# s += "rmean; rtrend; taper \n"? #去均值，去線性趨勢(shì)，去尖滅

# s += "bp c 0.05 10 n 4 p 2 \n"? #帶通濾波

# s += "w over\n"

# s += "r *BHN *BHE \n"? #分量旋轉(zhuǎn),讀入N、E分量，rot并修改頭段變量

# s += "rotate to gcp"

# s += "w .BHR .BHT"

# s += "r *.BHR\n"

# s += "ch KCMPNM BHR\n"

# s += "w over\n"

# s += "r *.BHT\n"

# s += "ch KCMPNM BHT\n"

# s += "w over\n"

# s += "p \n"

# s += "saveimg 2009.ps\n"

# s += "q\n"

? ? s ="r " + name +" \n"

? ? #s += "ppk p 3 a m\n"

? ? s +="w over\n"

? ? s +="q \n"

? ? # p.communicate(s.encode()) #通過p.communicate() 將命令s.encode() 傳遞給sac,實(shí)現(xiàn)sac的操作

? ? subprocess.Popen(['sac'], stdin=subprocess.PIPE).communicate(s.encode())

濾波方法及python實(shí)現(xiàn)

對(duì)濾波的 總結(jié) ： 對(duì)特定頻率進(jìn)行有效提取，并對(duì)提取部分進(jìn)行特定的處理（增益，衰減，濾除）的動(dòng)作被叫做濾波。

最常用的濾波器類型有三種： 通過式（Pass），擱架式（Shelving）和參量式（Parametric）。 濾波器都有一個(gè)叫 參考頻率（Reference Frequency）的東西 ，在不同類型的濾波器中，具體的叫法會(huì)有所不同。

通過式濾波器可以讓參考頻率一側(cè)的頻率成分完全通過該濾波器，同時(shí)對(duì)另一側(cè)的頻率成分做線性的衰減，就是，一邊讓通過，一邊逐漸被濾除。在信號(hào)學(xué)中，通過的區(qū)域被稱為通帶，濾除的區(qū)域被叫做阻帶，在通過式濾波器中，參考頻率通常被稱為截止頻率。

高通濾波器（high-pass filters）：讓截止頻率后的高頻區(qū)域通過，另一側(cè)濾除，低通濾波器（low-pass filters）：讓截止頻率前的低頻區(qū)域通過，另一側(cè)濾除，通

以下是高通濾波器與低通濾波器的核心參數(shù)：

截止頻率（Cut-off frequency） ：決定了通帶（通過的頻率部分）與阻帶（阻止的頻率部分）的分界曲線，截止頻率的位置并非是在曲線開始彎曲的那個(gè)點(diǎn)，而是在-3dB的位置。以圖2左側(cè)的高通濾波器為例，截止頻率點(diǎn)之上的部分頻率并沒有全部被通過，而是有個(gè)曲線，在曲線回歸平直后其頻率才被完全通過。至于為什么要將-3dB的位置設(shè)為截止頻率，是因?yàn)?3dB對(duì)于濾波器的設(shè)計(jì)而言是個(gè)非常重要的位置，如果設(shè)為其他位置，則會(huì)讓通過式濾波器的設(shè)計(jì)變得尤為復(fù)雜。

斜率（Slope） ：表示的是通帶與阻帶的分界曲線的傾斜程度，也就是說斜率決定了分界曲線是偏向平緩的，還是偏向垂直的，斜率越大（更陡峭），人工處理的痕跡就越明顯。斜率的單位為dB/oct，中文稱為分貝每倍頻程。雖然繞口，但其實(shí)很簡(jiǎn)單，如6dB/oct，意思為一個(gè)倍頻程的距離會(huì)產(chǎn)生6dB的衰減，數(shù)字濾波器常見的斜率選擇有6dB/oct，12dB/oct，18dB/oct，24dB/oct，30dB/oct等等（圖3）。

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

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

這里假設(shè)采樣頻率為1000hz,信號(hào)本身最大的頻率為500hz，要濾除10hz以下和400hz以上頻率成分，即截至頻率為10hz和400hz,則wn1=2*10/1000=0.02,wn2=2*400/1000=0.8。Wn=[0.02,0.8]

python 中一維數(shù)據(jù)中值濾波函數(shù)，在matlab中有 medfilt1函數(shù)，Python中有嗎，只找到了圖像2維的，

有的，在numpy包中

import?numpy?as?np

dat?=?[1,3,5,6,7,2,4]

med?=?np.median(dat)?#?med=4.0

python中怎么生成基于窗函數(shù)的fir濾波器

SciPy提供了firwin用窗函數(shù)設(shè)計(jì)低通濾波器，firwin的調(diào)用形式如下：

firwin(N, cutoff, width=None, window='hamming')

其中N為濾波器的長度；cutoff為以正規(guī)化的頻率；window為所使用的窗函數(shù)。

python如何實(shí)現(xiàn)類似matlab的小波濾波？

T=wpdec(y,5,'db40');

%信號(hào)y進(jìn)行波包解層數(shù)5T波樹plot看

a10=wprcoef(T,[1,0]);

%a10節(jié)點(diǎn)[1,0]進(jìn)行重構(gòu)信號(hào)貌似沒層重構(gòu)說吧能某層某節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重構(gòu)節(jié)點(diǎn)編號(hào)波樹

%以下為濾波程序（主要調(diào)節(jié)參數(shù)c的大小）

c=10;

wn=0.1;

fs=50000; %采樣頻率；

b=fir1(c,wn/(fs/2),hamming(c+1));

y1=filtfilt(b,1,y);%對(duì)y濾波。

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函數(shù)

borderType= None)函數(shù)

此函數(shù)利用高斯濾波器平滑一張圖像。該函數(shù)將源圖像與指定的高斯核進(jìn)行卷積。

src:輸入圖像

ksize:(核的寬度,核的高度)，輸入高斯核的尺寸，核的寬高都必須是正奇數(shù)。否則，將會(huì)從參數(shù)sigma中計(jì)算得到。

dst:輸出圖像，尺寸與輸入圖像一致。

sigmaX:高斯核在X方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。

sigmaY:高斯核在Y方向上的標(biāo)準(zhǔn)差。默認(rèn)為None，如果sigmaY=0，則它將被設(shè)置為與sigmaX相等的值。如果這兩者都為0,則它們的值會(huì)從ksize中計(jì)算得到。計(jì)算公式為：

borderType:像素外推法，默認(rèn)為None（參考官方文檔 BorderTypes

)

在圖像處理中，高斯濾波主要有兩種方式：

1.窗口滑動(dòng)卷積

2.傅里葉變換

在此主要利用窗口滑動(dòng)卷積。其中二維高斯函數(shù)公式為：

根據(jù)上述公式，生成一個(gè)3x3的高斯核，其中最重要的參數(shù)就是標(biāo)準(zhǔn)差 ，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，核中心的值與周圍的值差距越小，曲線越平滑。標(biāo)準(zhǔn)差 越小，核中心的值與周圍的值差距越大，曲線越陡峭。

從圖像的角度來說，高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越大，平滑效果越不明顯。高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差 越小，平滑效果越明顯。

可見，標(biāo)準(zhǔn)差 越大，圖像平滑程度越大

參考博客1:關(guān)于GaussianBlur函數(shù)

參考博客2:關(guān)于高斯核運(yùn)算

分享題目：python帶通濾波函數(shù) python 低通濾波器
URL標(biāo)題：http://muchs.cn/article16/dossogg.html

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