介绍
欢迎回到我们涵盖生物信号处理基础知识的博客系列。在上一篇博客文章中，我们了解了不同的噪声源和噪声类型。
现在我们了解了噪声源，我们就可以完全避免它如果可以完全避免噪声源……对吗？
不幸的是，这并不总是可行，因为您可能无法将采集设置隔离到完全无噪声的环境中。您也无法避免某些身体部位或器官，它们是噪音的来源。但是，一旦您了解了噪声并能够表征它，您就可以使用以下工具来查找适合您的噪声的滤波器。
信号处理变化的过程称为预处理，它通过清除记录的原始生物信号中的伪影和不需要的噪声和干扰，为从这些复杂的生理信号中提取有价值的见解奠定了基础。
在这篇博文中，我们将了解不同类型的滤波器、它们何时有用，以及生物信号处理中使用的流行滤波器。我们还将提供生物信号笔记本，它们是 Python 笔记本，旨在让您通过亲自使用过滤器来获得生物信号的实践经验。
过滤器：什么类型以及何时应用
低通滤波：保留缓慢变化的信号分量
低通滤波是一种旨在允许低频分量通过同时衰减高频分量的技术。在生物信号处理中，低通滤波器通常用于去除高频噪声和无关干扰，保留信号的基本缓慢变化。这在心电图 (ECG)等应用中特别有用，可消除高频肌肉噪声，从而实现心脏活动的清晰可视化。
高通滤波：保留快速变化的信号分量
另一方面，高通滤波允许高频分量通过，同时抑制低频分量。通过应用高通滤波器，您可以隔离并提取信号中的快速变化或瞬态事件，从而有效消除基线漂移和缓慢趋势。该技术在脑电图 (EEG)中发挥着重要作用，可专注于脑电波活动，同时抑制缓慢的眼球运动伪影或消除呼吸对心电图传感器数据的影响。
带通滤波：保留选定的频率范围
带通滤波结合了低通和高通滤波器的特性，仅允许特定范围的频率通过。当处理在特定频带内显示相关信息的生物信号时，该方法非常有用。例如，在心电图信号中，带通滤波器可以从心电图传感器数据中消除低频基线漂移效应和高频肌肉活动，只留下相关的心电图信号完好无损。
陷波滤波：消除特定频率
陷波滤波是一种旨在瞄准和消除特定频率的技术，这些特定频率通常源自电力线干扰或其他不需要的来源。这种滤波方法在处理 50Hz 或 60Hz 电力线噪声的生物信号处理中特别有用，这些噪声会污染数据并妨碍准确分析。
用于生物信号处理的流行滤波器
生物信号处理中流行的低带通滤波器、高带通滤波器和组合带通滤波器的滤波器选项已经建立，并且适用于广泛的应用。过滤器的最佳选择通常掌握在用户（您）手中，因为这取决于您希望从生物信号中提取什么类型的信息。
尽管如此，我们还是为您留下了一些最受欢迎的选项及其优点和缺点供您评估：
巴特沃斯滤波器：巴特沃斯滤波器通常用于生物信号处理，因为它们在通带中提供平滑的频率响应并且易于实现。研究人员可以选择不同阶数的巴特沃斯滤波器来控制滚降陡度，即滤波器衰减通带之外的频率的速度。如果选择不明智，该滤波器可能会逐渐滚降，从而允许一些不需要的频率通过。
切比雪夫滤波器：切比雪夫滤波器也广泛用于生物信号处理，因为与巴特沃斯滤波器相比，它们在阻止不需要的频率方面具有更急剧的下降。但是，它们可能会在允许通过的信号中引入一些波形图案，这可能会影响信号准确性。
椭圆滤波器（考尔滤波器）：椭圆滤波器也称为考尔滤波器，是一种多功能选项，可提供急剧的滚降和平坦的通带响应，使其在需要积极消除噪声的应用中非常有用。在提供急剧滚降的同时，它可能会在通带和阻带中产生波纹。
有限脉冲响应 (FIT) 滤波器： FIR 滤波器是非递归的，这意味着它们不依赖于过去的输出样本，并且提供线性相位响应，保留不同信号分量的时序关系。当我们需要精确控制滤波过程以避免引入相位失真或信号延迟时，FIR 滤波器尤其有价值。较长的滤波器长度可能会导致更高的计算要求。
小波变换：虽然不是传统的滤波器，但小波变换是一种替代方案，因为它将信号分解为不同的频率分量，因此可以突出显示（例如心电图信号中的 R 峰）或抑制感兴趣的信号分量。小波需要仔细选择小波基和分解层次，影响分析精度。
关于预处理的 Python 笔记本
我们准备了以下生物信号笔记本，供您亲身体验信号预处理。本笔记本使用噪声心电图 (ECG) 样本信号，并演示了如何应用滤波器来消除噪声，以便最终为下一步处理步骤提供干净的心电图。
寻找更多现实世界的例子？通过心电图 (ECG)和肌电图 (EMG)传感器数据示例，了解如何将这些技术应用于现实世界的原始脑电图 (EEG ) 信号和其他过滤技术。
