在信号处理领域，滤波是不可或缺的一环。无论是音频还是传感器数据，干净的数据往往需要经过滤波处理才能更好地分析。今天就用Python中的`scipy`库来实现一个简单的信号滤波器吧！🎉

首先，确保你安装了`scipy`库：

```bash

pip install scipy

```

接下来，我们用`butter`函数设计一个低通滤波器，代码如下：

```python

from scipy.signal import butter, filtfilt

def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):

nyq = 0.5 fs Nyquist频率

normal_cutoff = cutoff / nyq

b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)

y = filtfilt(b, a, data)

return y

```

假设你的采样率为100Hz，想要过滤掉高于10Hz的信号，可以这样调用：

```python

filtered_data = butter_lowpass_filter(raw_signal, cutoff=10, fs=100)

```

最后，你可以用Matplotlib可视化结果：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(filtered_data)

plt.title("Filtered Signal")

plt.show()

```

通过这种方式，你可以轻松地对信号进行滤波，从而提取出有用的信息！🌟