该程序为利用matlab进行图像处理的代码，主要针对傅里叶正反变换以及其频率域的呈现，以及理想（方形）低通滤波器、Butterworth滤波器的实现，代码费了不少心思，毕竟八百年没碰过matlab了，竟然写到一半开始拼Python了！！！有惊无险，全班第一个完成嘻嘻

今天小编就为大家分享一篇python实现低通滤波器代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

低通滤波器实验代码，这是参考别人网上的代码，所以自己也分享一下，共同进步 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.signal import butter, lfilter, freqz import matplotlib.pyplot as plt def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5): nyq = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff / nyq b

首先补充一下：两种体系7种颜色rgbymck（红，绿，蓝，黄，品红，青，黑）在科研的过程中，坐标系中的XY不一定就是等尺度的。例如在声波中对Y轴取对数。肆意我们也必须知道这种坐标系如何画出来的。有3个函数可以实现这种功能，分别是：semilogx（），semilogy（），loglog（）。它们分别表示对X轴，Y轴，XY轴取对数。下面在一个2*2的figure里面来比较这四个子图（还有plot（））。如上面的代码所示，对一个低通滤波器函数绘图。得到四个不同坐标尺度的图像。如下图所示极坐标系中的点

首先补充一下：两种体系7种颜色rgbymck（红，绿，蓝，黄，品红，青，黑）在科研的过程中，坐标系中的XY不一定就是等尺度的。例如在声波中对Y轴取对数。肆意我们也必须知道这种坐标系如何画出来的。有3个函数可以实现这种功能，分别是：semilogx（），semilogy（），loglog（）。它们分别表示对X轴，Y轴，XY轴取对数。下面在一个2*2的figure里面来比较这四个子图（还有plot（））。如上面的代码所示，对一个低通滤波器函数绘图。得到四个不同坐标尺度的图像。如下图所示极坐标系中的点