pywayne-dsp

Pywayne Dsp

数字信号处理工具集，提供滤波器、峰值检测、去趋势、曲线相似度等信号处理功能。

Quick Start

from pywayne.dsp import butter_bandpass_filter, peak_det, SignalDetrend

# Butterworth 低通滤波
filtered = butter_bandpass_filter(signal, order=3, lo=0.5, hi=40, fs=250)

# 峰值检测
peaks, valleys = peak_det(signal, delta=0.5)

# 信号去趋势
detrender = SignalDetrend(method='linear')
detrended = detrender(raw_signal)

Filtering - 滤波器

butter_bandpass_filter

巴特沃斯带通滤波器。

from pywayne.dsp import butter_bandpass_filter

# 带通滤波
filtered = butter_bandpass_filter(
    signal=raw_signal,
    order=4,
    lo=1,
    hi=50,
    fs=250,
    btype='bandpass'
)

参数说明：

参数	类型	说明
signal	array	输入信号
order	int	滤波器阶数
lo	float	下限截止频率 (Hz)
hi	float	上限截止频率 (Hz)
fs	float	采样频率，默认为 0（不归一化）
btype	str	滤波器类型：'lowpass', 'highpass', 'bandpass', 'bandstop'
realtime	bool	是否实时处理，默认 False

ButterworthFilter

基于 NumPy 的巴特沃斯滤波器类，同时支持传递函数 ba 和数值更稳定的二阶节级联 sos。 BA/SOS 执行核心均为 Direct Form II Transposed，对齐 SciPy 的 lfilter/sosfilt 和 filtfilt/sosfiltfilt。

from pywayne.dsp import ButterworthFilter

# 方式 1：通过参数设计 BA
bf = ButterworthFilter.from_params(order=4, fs=200, btype='bandpass', cutoff=(1, 50))
y, zf = bf.lfilter(signal)

# 方式 2：通过系数构造
bf2 = ButterworthFilter.from_ba(b, a)
y, zf = bf2.lfilter(signal)

# 方式 3：SOS（高阶、窄带或接近 0/Nyquist 时推荐）
bf_sos = ButterworthFilter.from_params(
    order=8,
    fs=200,
    btype='bandpass',
    cutoff=(0.1, 10),
    output='sos',
)

# 也可直接使用 scipy.signal.butter(..., output='sos') 的系数
bf_sos2 = ButterworthFilter.from_sos(sos)

# 零相位滤波（前向-后向）
y = bf.filtfilt(signal)

# 流式处理：首段稳态初始化，后续传递 zf
state = bf_sos.zi() * chunks[0][0]
outputs = []
for chunk in chunks:
    y, state = bf_sos.lfilter(chunk, zi=state)
    outputs.append(y)

# 去趋势
detrended = ButterworthFilter.detrend(signal, method='linear')

参数设计方法：

ButterworthFilter.from_params(order, fs, btype, cutoff, cache_zi=True, output='ba')
ButterworthFilter.from_ba(b, a, cache_zi=True)
ButterworthFilter.from_sos(sos, cache_zi=True)
ButterworthFilter.lfilter_zi(b, a)
ButterworthFilter.sosfilt_zi(sos)