DenoiseSignal2.py

# tuotetaan kohinainen signaali
# poistetaan kohinaa IIR-suodattimien avulla (lfilter,filtfilt)
# Juhani Kaukoranta 27.1.2024
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.signal import lfilter,filtfilt
x = np.linspace(0,np.pi , 1000)  # x axis
y = np.sin(x**2) * np.cos(x) # alkuperäinen signaali
noise = np.std(y)*np.random.standard_normal(len(x))/6 # kohinaa
y = y + noise # kohina lisätty signaaliin
# suodatin
n = 50  # mitä suurempi n, suurempi suodatus
b = [1.0 / n] * n
a = 1
yy1 = lfilter(b, a, y) # lfilter-suodatettu
yy2 = filtfilt(b,a,y)  # filfilt-suodatettu
fig, (ax1,ax2,ax3) = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.suptitle('Kohinainen signaali, lfilter-suodatettu, filtfilt-suodatettu')
ax1.plot(x, y,linewidth=1, linestyle="-", c="b")  # kohinainen signaali
ax1.set_ylabel('kohinainen')
ax2.plot(x, yy1, linewidth=1, linestyle="-", c="b")  # kohinainen signaali
ax2.set_ylabel('lfilter')
ax3.plot(x, yy2, linewidth=1, linestyle="-", c="b")  # kohinainen signaali
ax3.set_ylabel('filtfilt')
ax3.set_xlabel('time (s)')
plt.show()