在Python中实现分块低通IIR滤波器

这个问题类似于，但我将其重新定义为Python实现问题，以便与我所寻求的解决方案更加一致

我想实现一个低通IIR滤波器，它对几乎实时的音频块进行操作（每个块441个数据点x100Hz=44.1kHz）。有很多嗡嗡声的人工制品。我想这与我如何使用scipy.signal方法和设置初始条件有关

首先，我试图通过DSP论坛上的对话来理解我所做的事情背后的理论，但我早就忘记了我的DSP大学课程，所以这对我来说没有多大意义。接下来，我尝试了很多很多的代码组合，唯一有效的（没有工件）是函数和参数的非常具体的组合

Bparam，Aparam=signal.iirfilter（2,0.020，b类型=‘低通’，模拟=
False，ftype='butter'）#二阶巴特沃斯系数
Z=信号.lfilter_zi（Bparam，Aparam）#初始条件计算的一部分
IC=Z*（前置信号[：-1]）[0:2]#反转前置信号，然后抓取
#只有最后两个元素
filteredSignal，=signal.lfilter（Bparam、Aparam、inputSignal、zi=IC）
#结果是连续的、清晰的
prevSignal=filteredSignal#保存以备下次通过

我用两种方法测试我的过滤器。第一种是输入信号为np.sin波，预期输出为无失真正弦波。第二种方法是添加一些奇数谐波（构造一个带限方波），并验证结果与低通滤波器一样，具有更小的谐波振幅

当阶数为二阶时，上述代码符合预期，但阶数较高时，会出现失真。例如，我尝试将IC范围设置为[0:4]，但效果似乎不一样。

在@Warren的论文中（IMHO非常出色），分批过滤长信号部分帮助回答了我的问题。除了该部分提供的示例代码外，我还通过以下方式形成了

sos

阵列：

Bparam，Aparam=signal.iirfilter（2,0.02，
B类型='低通'，模拟=假，F类型='黄油'）
Z、 P，K=signal.tf2zpk（Bparam，Aparam）
sos=信号zpk2sos（Z，P，K）

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我也在高通滤波器上试过，最高可达8阶，没有问题

请看我的使用说明第6页开始的“分批过滤长信号”一节。@Wareen Weckesser您能帮我解决在python中实现2个低通过滤器的问题吗？