请一段代码使其实现滤除60Hz的噪声从而保留20Hz内的信号的滤波器功能

以下是一个示例代码，使用Python的信号处理库SciPy实现了一个滤波器，可以滤除60Hz的噪声，保留20Hz内的信号：

import numpy as np
from scipy import signal

# 生成示例信号
fs = 1000  # 采样频率
t = np.arange(0, 1, 1/fs)  # 时间序列
f1 = 10  # 信号频率1
f2 = 50  # 信号频率2
x = np.sin(2*np.pi*f1*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*f2*t)  # 合成信号

# 设计滤波器
f_nyquist = fs / 2  # 奈奎斯特频率
f_cutoff = 20  # 截止频率
b, a = signal.butter(4, f_cutoff/f_nyquist, 'low')  # 低通滤波器设计

# 应用滤波器
filtered_x = signal.lfilter(b, a, x)

# 绘制原始信号和滤波后的信号
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t, x)
plt.title('Original Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t, filtered_x)
plt.title('Filtered Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Amplitude')

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一个包含10Hz和50Hz两个频率的合成信号。然后，我们使用signal.butter函数设计了一个4阶低通滤波器，截止频率设为20Hz。最后，我们使用signal.lfilter函数将滤波器应用到信号上，得到滤波后的信号filtered_x。最后，我们使用Matplotlib库绘制了原始信号和滤波后的信号的波形图。