从信号过滤谐波（python）

Question

我在matlab ref1，ref2中看到了部分解决的类似问题，但我正在使用python。我是新处理信号，我试图从以下信号中去除谐波。 这些是无线电观测（在3和7太赫兹）。首先，我想获得主要振荡的频率（视觉上，周期约为1.78秒，因此f = 1 / T），以下四个增强仅是测试而不是振荡。数据分辨率为0.25秒（即每秒4点）。我试图使用np.fft.fft找到主要频率，但我无法弄清楚方法。所以我正在检查过滤＆＃39;在scipy.signal但是有很多过滤器。

• 哪种过滤器更适合这种情况，我该怎么办？ 用过的？
• 是否有必要找到消除的主要频率 它？
• 是否有必要分解信号以提取谐波？

我会不断检查文档，但是有些灯会很有用！

这是我的尝试

from scipy import fftpack 

d_step = 0.250

#Sampling para 3 THz
sample_freq_3T = fftpack.fftfreq(prosolar3.temp.size, d=d_step)
sig_fft_3T     = fftpack.fft(prosolar3.temp)

#Sampling para 7 THz
sample_freq_7T = fftpack.fftfreq(prosolar7.temp.size, d=d_step)
sig_fft_7T     = fftpack.fft(prosolar7.temp)

pidxs_3T = np.where(sample_freq_3T > 0)
freqs_3T = sample_freq_3T[pidxs_3T]
power_3T = np.abs(sig_fft_3T)[pidxs_3T]

pidxs_7T = np.where(sample_freq_7T > 0)
freqs_7T = sample_freq_7T[pidxs_7T]
power_7T = np.abs(sig_fft_7T)[pidxs_7T]

我试图阻止以0.34 Hz（3 THz信号）和0.64 Hz（7 THz信号）为中心的信号中的谐波

我尝试做一个通带，以便从原始信号中减去，但实际上它确实有效

sig_fft_3T[np.abs(sample_freq_3T) < 0.24] = 0
sig_fft_3T[np.abs(sample_freq_3T) > 0.40] = 0

sig_fft_7T[np.abs(sample_freq_7T) < 0.57] = 0
sig_fft_7T[np.abs(sample_freq_7T) > 0.71] = 0

main_sig_3T = fftpack.ifft(sig_fft_3T)
main_sig_7T = fftpack.ifft(sig_fft_7T)

因此，当绘制main_sig与时间并与原始信号进行比较时，我得到了

那么，我可以使用哪种过滤器？记住我想从信号中去除0.34和0.64 Hz的谐波。

使用FFT是更好的选择吗？ 还有其他选择吗？

这里是data