背景
对于任意一个场景，获取到的信号都是经过噪声污染过的，一些简单的加性噪声可以通过统计的特性进行滤除，而对于一些乘性的噪声，只能通过滤波进行滤除。
在信号处理中，信号滤波会广泛使用。在做研究分析信号的特征时，直接读取到数据，然后分析特征；但是，要想解决实际场景中的问题，就需要一些工程化的思想，因为数据是实时产生的数据流，而滤波也需要实时计算。
举个栗子:
有一个5秒钟的音频信号，采样频率44100hz，需要滤波提取1500-3000hz频带的信号，假设实际中每次发出1秒钟的音频信号，以数据流的形式发送出来，共发送了5秒钟（实际是无限长的时间）。
滤波器设计：
基于MATLAB的FIR滤波器的设计
音频信号波形：
信号FFT：
上图：原始音频信号，FFT后的频谱
下图：带通音频信号，FFT后的频谱，可看出，设计的FIR滤波器的系数还是可以的
敲重点：
数据流的信号滤波，有两种方案：
（1）每接收到1秒数据，直接进行滤波
这个方案将无法保证信号的连续性，中间会有间断点，实验结果如下图所示：
上图：5秒钟信号，直接一次滤波处理
中图：5秒钟信号，按照数据来的顺序，分五次滤波处理
下图：两个滤波方法的误差值，可以明显看到中间的间断点，这在一些场景中是无法接受的
（2）每接收到1秒数据，根据上次滤波结果就进行滤波
这个方案保证信号的连续性，实验结果如下图所示：
上图：5秒钟信号，直接一次滤波处理
中图：5秒钟信号，按照数据来的顺序，分五次滤波处理
下图：两个滤波方法的误差值，误差为0，没有任何间断点，一次滤波和分5次滤波结果完全一致。
结论：
对于长时间数据流的信号滤波处理，一定到考虑分段数据中间的间断点处理问题。本文主要通过基于MATLAB的FIR滤波器的设计，解决了分段数据流的滤波不连续问题，这在实际工程项目中，非常值得借鉴和参考。
本文的所有代码和测试数据，都放在了这里。