python - 在 BeagleBone Black 上使用 numpy(不是 scipy!)编写一个 butterworth 过滤器

Question

我是 Python 的新用户和一般的业余程序员 - 我希望能够仅使用 numpy 库来过滤信号。它将被编程到 BeagleBone Black 上，操作系统是 Angstrom Linux，因此它将更新到的最远的 numpy 库是 1.4，并且由于谣言数据限制(我实际上不确定如何检查)或只是 numpy 的版本正在太早了，scipy 将无法在板上工作。

所以第一个解决方案是获得一个新的操作系统，但我不知道从哪里开始；我更擅长将方程式放入程序中。

我希望使用 filtfilt 函数，但也许最好从 lfilter 开始。这个网站似乎有助于实现它，但它有点超出我的范围: http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.13.0/reference/generated/scipy.signal.lfilter.html
我能够在 MATLAB 中获取滤波器系数，然后将它们传输到 BeagleBone。 x 只是我可以上传的信号数组。

第二部分有点跳跃 - 那么有没有办法只在 numpy 而不是 scipy 中执行 z 变换？此外，基于 MATLAB 中过滤算法的所有保密性，我不相信能够解决这个问题，但是是否有某种数学算法描述，或者更好的代码，描述我如何实现这个？

感谢您耐心阅读本文和回复。请不要在回复中使用复杂的语言!

-罗布

Answer 1

滤波器设计函数，可以从sicpy.signal.filter_design.py中复制代码，几乎是纯python代码。

但是要为 IIR 滤波器执行 lfilter，您需要为数据数组中的每个样本执行一个 for 循环。由于 Python 中的 for 循环很慢，我认为你需要在 C 中实现它，并通过 ctypes 调用它。你在目标机器上有 c 编译吗？

如果您可以将滤波器设计为 FIR 滤波器，则可以使用 numpy.convolve(b, x)。