Python中的ECG 60 Hz噪声过滤

Question

我从我工作的实验室开发的采集电路获得了一些心电图数据，并且我尝试使用60 Hz陷波滤波器来最小化背景噪声。

以下是代码：

from scipy import fft
from scipy import ifft
import matplotlib.pyplot as plt

def notchfilter(ECGdata):
""" Filters the data using notch filter

    Description:
        Digital filter which returns the filtered signal using 60Hz
        notch filter. Transforms the signal into frequency domain
        using the fft function of the Scipy Module. Then, suppresses
        the 60Hz signal by equating it to zero. Finally, transforms
        the signal back to time domain using the ifft function.
    Input:
        ECGdata -- list of integers (ECG data)
    Output:
        ifft(fftECG) -- inverse fast fourier transformed array of filtered ECG data
"""         
fftECG = fft(ECGdata)
for i in range(len(fftECG)):
    if 590<i<620 or 880<i<910: fftECG[i]=0
return ifft(fftECG)

data = open('ECG_LOG4.TXT','r')
y = data.readlines()
data.close()

t = range(len(y))

plt.plot(t,y)
plt.show()

但是我收到了这个错误：

＆＃34; TypeError：无法根据规则＆＃39; safe＆＃39;将dtype（＆＃39; U1＆＃39;）中的数组数据转换为dtype（＆＃39; complex128＆＃39;）。 ＆＃34;

输入数据（＆＃39; ECG_LOG4.txt＆＃39;）是一个包含采样数据的列表：

312 \ n 319 \ n 312 \ n 290 \ n 296 \ n 309 \ n 309 \ n ...

有什么想法吗？我是一个python begginer，所以我不知道从哪里开始解决。 提前谢谢。