Python中的时变带通滤波器

Question

我试图解决一个与this post中讨论的问题非常相似的问题

我有一个宽带信号，它包含一个时变频率的分量。我需要随着时间的推移监视这个组件的阶段。我可以通过谱图中的峰值跟踪（有点蛮力的方法）来跟踪频率偏移。我需要“清理”这个时变峰值附近的信号以提取Hilbert相位（或者，我需要一种不涉及Hilbert变换的跟踪相位的方法）。在

总结上一篇文章：及时改变FIR/IIR滤波器的系数会导致不好的事情发生（它不仅会改变通带，还会以导致意外瞬态的方式完全混淆滤波器状态）。然而，可能存在一些及时调整滤波器系数的方法（可能通过以某种智能方式联合修改滤波器系数和滤波器状态）。这超出了我的专长，但我愿意接受任何解决方案。在

有两类解决方案似乎可行：一类是使用具有时变频率的谐振器滤波器（基本上是由信号驱动的阻尼谐振子）。这个模型足够简单，可以避免意外的滤波器瞬态。我会试试这个——但是谐振器的阻带衰减很差（如果可以说它们有阻带的话？）。这让我很紧张，因为我不能百分之百地确定共振滤波器将如何工作。在

另一个建议是使用滤波器组，并根据频率在各种带通滤波信号之间平滑插值。这种方法似乎很有吸引力，但我怀疑它有一些隐藏的警告。我想，线性混合两个带通滤波信号可能并不总是如你所料，并可能导致奇怪的事情？但是，这不是我的专业领域，所以如果在过滤器组上混合被认为是一个安全的解决方案（一个以前已经被分析和发布的方案），我会使用它。在

另一种可能的解决方案出现在我身上，那就是从滑动短时傅里叶变换（可以加窗、多处理器等）中的频率峰值提取相位。如果有人知道这方面的文献，我会很感兴趣的。相关的是从感兴趣频带上的滑动复Morlet小波变换中获取频率功率峰值处的相位。在

所以，我想，基本上我有三类解决方案。 1时变频率谐振器滤波器。 2使用过滤器组，可能有混合？ 三。从STFT或CWT提取相位（这些可以被视为滤波器组方法的子集）

我的猜想是在（2，3）中，相位会不时地发生令人惊讶的事情，而在（1）中，我们可能无法拒绝我们想要的那么多噪音。我不清楚这个问题是否有一个完美的解决方案（时频分辨率中的不确定性原理？）。在

不管怎样，如果有人以前解决过这个问题。。。更妙的是，如果有人知道任何听起来直接适用于这里的文件，我将不胜感激。在

Answer 1

{但这一阶段的{谷歌搜索不会有帮助}这一阶段^将不会有帮助

希望有帮助。在