【源码】基于Python和Arduino的生物信号滤波系统

项目简介

本项目为华盛顿大学BIOEN 468/568生物信号处理课程的Lab 7设计，在Arduino平台上实现生物信号的滤波处理。项目包含两个Python脚本，分别用于生成有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器的系数，还能图形展示滤波器的频率响应，生成的系数可用于Arduino或其他嵌入式系统。

项目的主要特性和功能

1. FIR滤波器设计
   • 借助scipy.signal模块设计并生成FIR低通或陷波滤波器的系数。
   • 可自定义采样频率、截止频率、波纹幅度和过渡带宽。
   • 利用Kaiser窗函数优化设计，减少相位失真。
   • 可视化频率响应，便于分析调试。
   • 输出C语言数组格式的滤波器系数，方便嵌入式系统使用。
2. IIR滤波器设计
   • 运用scipy.signal模块设计并生成巴特沃斯带阻滤波器的系数。
   • 支持自定义采样频率、截止频率和滤波器阶数。
   • 可视化频率响应，便于分析调试。
   • 输出C语言数组格式的滤波器系数，方便嵌入式系统使用。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库：numpy、scipy、matplotlib，使用以下命令安装： bash pip install numpy scipy matplotlib

运行脚本

• 打开命令行或终端，导航到项目目录。
• 运行fir_coeff.py脚本生成FIR滤波器系数： bash python coeff/fir_coeff.py
• 运行iir_coeff.py脚本生成IIR滤波器系数： bash python coeff/iir_coeff.py

查看输出

• 脚本运行后，会生成并显示滤波器的频率响应图。
• 滤波器系数将以C语言数组格式打印在终端中，可直接复制到Arduino代码中使用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】