python - 带通滤波器输出和傅里叶变换

Question

我正在尝试消除此波形中不需要的噪声和其他一些频率：

如下图所示，它有很多噪音：

我使用 numpy 应用快速傅立叶变换将其转换为频域：（channelA 和 time 是 numpy 数组，channelA 存储电压值）

fY = np.fft.fft(channelA)
freq = np.fft.fftfreq(len(channelA), time[1]-time[0])

这是变换： 放大时： 我在 python 中使用 scipy 应用了一个巴特沃斯带通滤波器。这是代码：

low = 100 / (0.5 * 2e6)   # nyq = 1/2 * fs
high = 1e3 / (0.5 * 2e6)
sos = sp.butter(1, [low, high], btype='bandpass', output='sos')
y = sp.sosfiltfilt(sos, channelA)

这里我的采样率为 2M (2e6)，我的通带频率为 100-1kHz。应用滤波器后，信号似乎已经失去了噪声，但开始时的电压变为负值。我不懂为什么。有人可以解释为什么会这样吗？ 放大以显示没有噪音：

当我应用高通滤波器时电压变为负值。如果我只应用低通滤波器，噪声就会被消除。（可以使用相同的功能应用高通和低通滤波器）

这是滤波信号的变换： 放大：

可以看出，小于 100Hz 的频率仍然存在，而 350Hz 左右的频率已被移除。我试图将注意力集中在 350-400Hz 左右的频率上，并希望在不扭曲信号的同时消除其余频率。为什么会发生这种情况，我应该怎么做才能做到这一点？

PS对不起，这篇文章有点长，但我没有另一种解释方式。

标签： pythonfftnoise-reductionbutterworthbandpass-filter