本文探讨了数字信号处理（DSP）的关键任务，包括滤波器设计（如巴特沃斯低通滤波）、频谱分析（使用FFT）和时域处理。通过提供Python代码示例，阐述如何实现这些操作，有助于理解和应用DSP算法。
在数字信号处理（DSP）领域，高效的信号处理算法和实现对于处理音频、图像、语音和其他信号类型至关重要。本文将提供一些常见的DSP应用示例，涵盖滤波、频谱分析和时域处理等方面，并附上相应的源代码。
- 滤波器设计与实现
滤波是DSP中常见的重要任务之一，用于去除噪声、提取感兴趣的频率成分或调整信号的频率响应。下面是一个基于巴特沃斯滤波器的示例代码，用于实现低通滤波器：
import numpy as np
from scipy.signal import butter, filtfilt
def butter_lowpass(cutoff, fs
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