Pythonでの信号処理　（バンドパス、ノッチフィルターについて）(阻止域減衰量求め方なども)

Question

Pythonでの信号処理(ノイズ除去)について

scipyかnumpyを用いてバンドパスフィルターの設計とノッチフィルターの設計を行いたいのですが、阻止域減衰量、減衰量(db)の決め方（計算の仕方）がわかりません。
調べているのですがなかなか出て来ず、どなたか教えていただけると幸いです。
ちなみにバンドパスで1-50Hzの信号を取り出し、さらにノッチで60Hzを除去します。
ピンポイントで抜き出したいのですが、そのやり方もいまいち分からず下のようなコードとなっています。

コードなどもできたら教えていただきたいです。



#コード例
df2にデータが入っています。


```Python
バターワースフィルタ（バンドパス）
def bandpass(x, samplerate, fp, fs, gpass, gstop):
    fn = samplerate / 2 
    wp = fp / fn  
    ws = fs / fn  
    N, Wn = signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop)  
    b, a = signal.butter(N, Wn, "band") 
    y = signal.filtfilt(b, a, x) 
    return y  

#バターワースフィルタ（バンドストップ）
def bandstop(x, samplerate, fp, fs, gpass, gstop):
    fn = samplerate / 2 
    wp = fp / fn 
    ws = fs / fn   
    N, Wn = signal.buttord(wp, ws, gpass, gstop)  
    b, a = signal.butter(N, Wn, "bandstop")           
    y = signal.filtfilt(b, a, x)                 
    return y  




gpass = 3                                                      
gstop = 10                                                    
samplerate = 250
x = np.arange(0, len(df2[" EXG Channel 4"])) / samplerate  # 波形生成のための時間軸の作成

for z in df2.columns:
    fp = np.array([1, 50])                                      
    fs = np.array([0.5, 60])                                        
    data_bandfilt = bandpass(result[0], samplerate, fp, fs, gpass, gstop)


    fp = np.array([40, 60])
    fs = np.array([45,55])    
    df3[z] = bandstop(data_bandfilt, samplerate, fp, fs, gpass, gstop)

```

Accepted Answer

バンドパスフィルタのPythonコードは、下記が参考になると思います
[PythonのSciPyでバンドパスフィルタをかける!](https://watlab-blog.com/2019/05/01/scipy-bandpass/)

ノッチフィルタのPythonコードは、下記が参考になるかもしれません
[PythonのSciPyでバンドストップフィルタをかける!](https://watlab-blog.com/2019/05/01/scipy-bandstop/)

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