Для создания оконного полосового фильтра на Python вы можете использовать функцию scipy.signal.firwin из библиотеки SciPy. Вот пример кода, который показывает, как создать и применить такой фильтр:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import firwin, lfilter
# Генерация тестового сигнала
fs = 1000 # Частота дискретизации
t = np.arange$0,1,1/fs$ signal = np.sin$2\ast np.pi\ast 20\ast t$ + np.sin$2\ast np.pi\ast 40\ast t$ + np.sin$2\ast np.pi\ast 60\ast t$
# Создание оконного полосового фильтра
cutoff = $$10,50$$ # Частоты среза
numtaps = 101 # Длина фильтра
b = firwin$numtaps,cutoff=cutoff,fs=fs,pas{s}_{z}ero=False$
# Применение фильтра к сигналу
filtered_signal = lfilter$b,1,signal$
# Визуализация исходного и отфильтрованного сигналов
plt.figure plt.plot$t,signal,label{=}^{\prime }Исходныйсигна{л}^{\prime }$ plt.plot$t,filtere{d}_{s}ignal,label{=}^{\prime }Отфильтрованныйсигна{л}^{\prime }$ plt.xlabel${}^{\prime }Врем{я}^{\prime }$ plt.ylabel${}^{\prime }Амплитуд{а}^{\prime }$ plt.legend plt.show

В этом примере мы сначала генерируем тестовый сигнал, затем создаем оконный полосовой фильтр с частотами среза от 10 до 50 Гц и длиной фильтра 101. После этого мы применяем этот фильтр к исходному сигналу с помощью функции lfilter и выводим исходный и отфильтрованный сигналы на одном графике.

Надеюсь, это поможет вам создать оконный полосовой фильтр на Python. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать.