Python 代码：使用 Butterworth 滤波器去除白噪声

使用 GPT-3.5 Turbo 模型，您可以使用以下 Python 代码来去除白噪声：

import numpy as np
import scipy.signal as signal

def remove_white_noise(signal_data, noise_level):
    # 生成白噪声
    noise = np.random.normal(0, noise_level, len(signal_data))
    
    # 合成含噪声的信号
    noisy_signal = signal_data + noise
    
    # 使用滤波器去除噪声
    b, a = signal.butter(3, 0.1)  # 这里的 0.1 是滤波器的截止频率，请根据具体情况进行调整
    filtered_signal = signal.filtfilt(b, a, noisy_signal)
    
    return filtered_signal

# 示例用法
# 假设您有一个长度为 100 的原始信号 signal_data
signal_data = np.random.random(100)
noise_level = 0.1  # 假设噪声水平为 0.1

filtered_signal = remove_white_noise(signal_data, noise_level)
print(filtered_signal)

这段代码使用了 NumPy 和 SciPy 库。它首先生成一个白噪声信号，然后将其与原始信号相加以模拟含噪声的信号。接下来，它使用一个低通滤波器（Butterworth 滤波器）对含噪声的信号进行滤波处理，以去除噪声。最后，返回滤波后的信号。

请注意，这只是一个简单的示例代码，仅用于演示如何处理白噪声。对于实际应用中的更复杂情况，您可能需要根据具体需求进行更详细的参数调整和信号处理。