我使用Matlab，尝试了各种方法。似乎使用FIR滤波器可以实现3 dB的极低dB衰减。例如，我曾经使用过：
h=fdesign.highpass('Fst,Fp,Ast,Ap',0.005,0.01,3,1,250); % i needed to cut
d=design(h,'butter');
fvtool(d)
但是此滤波器在数据开始时会产生直流漂移，因此我不希望丢失这些第一个数据点。
我已经读完您的书，聪明的想法是设计一个低通滤波器，以后再从真实数据中减去。我用等波纹滤光片进行了过滤，结果正常，但基线上升。我现在不想运行平均去除，因为这是分析协议的下一步。
有什么建议吗？
#1 楼
您需要一台时间机器：为了避免$ t = 0 $处的DC冲击，您需要知道过滤器的状态，就像它在开始录制之前就已经在运行一样。无论您使用哪种过滤器，都不会发生这种情况。这是一个技巧，可能对您有用。假设您有一个$ N $抽头的FIR滤波器（或一个IIR滤波器，其脉冲响应在经过$ N $采样后会充分衰减到0）。采集信号的前$ N $个样本，将其取反，然后将其放在信号的开头。实际上，我们正在定义新信号$ g（t）= g（-t）= f（t）$以进行过滤。当您对此进行过滤时，过滤器状态将已被初始信号“启动”：删除输出的前$ N $个采样，并且希望直流凸点消失。
不需要也就是说，该方案有很多陷阱-对于初学者来说，实时处理比较困难，并且如果信号导数高至$ t = 0 $，则前几个样本仍然会遇到信任问题。但它应该摆脱颠簸。
#2 楼
看一下filtfilt函数。它提供了零相位响应和完美的阶跃响应。特别是，filtfilt过滤的阶跃响应特性可以解决您的问题。#3 楼
rtollert先生解释了我的窍门，并认为这是我能做的最好的事情。如果您采用连续采样/硬件补偿的方法，那么效率可能会让您对DC阻塞器感兴趣，如dsp Tips＆Tricks中的Randy Yates和Richard Lyons，2008年3月
#4 楼
我尝试了一些效果很好的方法-对于指定的放大器。 Matlab代码在这里：https://sites.google.com/site/marialstavrinou/home/dc-offset-removal-filter-in-matlab。#5 楼
您是否在乎DC的绝对值，对吗？为什么不只是在数据中添加静态偏移以使第一个数据点为零？
当然，您必须将偏移量添加到每个数据点，但这将完全避免您在使用过滤器时出现较大的阶跃响应问题。
有效地，过滤器启动初始化为零。因此，当您的数据开始时，过滤器会看到从零到您所拥有的任何DC电平都有很大的阶梯。
只需添加偏移量即可消除阶梯。
#6 楼
为什么不进行平均清除？再次执行此操作的后续步骤只是无效（将减零）。评论
$ \ begingroup $
这更像是一个查询，并不是真正的问题答案。尽管这个问题太老了，但在此时此刻似乎毫无意义，也许可以作为评论的适当地点。
$ \ endgroup $
–山姆·马洛尼（Sam Maloney）
13年5月14日在20:19
评论
那么问题仅仅是滤波器的初始响应？这些预先记录的数据是否可以仅以零开头还是实时的？低通减法也会遇到您遇到的问题。问题是每个滤波器都有延迟。像您想要的那样具有急剧截止的滤波器可能会有很长的延迟。我不确定为什么接下来要进行平均清除；您显示的滤波器的DC增益为零，因此没有可去除的平均值（由于滤波器的延迟，输出开始时的瞬态周期除外）。