Python 滤波由投诉元件引入的谐波干扰

TL；DR我想在不知道其他参数的情况下，从

theta_2

查找下面系统中的

theta_1

下面，我对下面的系统进行了建模

您可以找到Modelica代码和CSV。我想做的是过滤

theta_2

得到

theta_1

，而不知道

tau

和

theta_1

、柔顺元件

k

和角惯性

J

的采样率。我推测旋转弹簧会在角度数据的频域频谱中留下一个可分辨的足迹

theta_2

到目前为止我所做的：

将数据作为数据框导入：

将熊猫作为pd导入
df=pd.read\u csv（“exportedVariables.csv”）
df.head（）

绘制数据：

导入matplotlib.pyplot作为plt
plt.绘图（df[“time”]、df[“theta2”]、df[“time”]、df[“theta1”]）
plt.xlabel（“时间（秒）”）
plt.ylabel（“角度（度）”）

然而，我在这里看到的是，谱图中的前两个主要振幅实际上是采样率，

tau

和

omega_1

的随机值是通过采样率生成的，我找不到我想要的选择。所以我不知道如何从这里继续前进。如果您能帮助我了解是否有可能在不了解系统以及如何实施的情况下过滤掉旋转弹簧造成的干扰，我将不胜感激

"time", "theta1", "theta2"
     0,        0,        0
  0.02, -6.40192, -7.79226
  0.04, -12.8038, -12.1422
  0.06, -19.2058, -18.1304
  0.08, -25.6077, -26.7809