摘要：本文给出二阶高通数字滤波器的归一化系数（b0=1、b1=2/16、b2=4/16、a1=-3/16、a2=-6/16），从传递函数推导、截止频率与采样频率关系、极点分析三个角度说明其高通特性与稳定性。关键结论包括：该滤波器截止频率约为采样频率的十分之一（f_c ≈ f_s / 10）；系数默认归一化，可直接用于 scipy.signal.lfilter，也可整体放大 16 倍转为整数，通过右移 4 位完成定点实现，实测表明定点实现精度与浮点实现一致。文章还提供基于 scipy.signal.lfilter 的完整 Python 实现示例与实测数据验证，并与 Butterworth 高通滤波器进行系数、幅频响应、极点分布和适用场景的对比分析。关键词：二阶高通滤波器；系数归一化；Butterworth 对比；lfilter 实现；极点分析目录一、系数取值二、归一化说明三、系数示例四、实测验证五、与 Butterworth 对比六、应用场景与工程案例七、总结一、二阶高通滤波器的系数取值1.1 系数来源与传递函数推导二阶高通数字滤波器的传递函数一般形式为：$$ H(z) = \frac{b_0 + b_1 z^{-1} + b_2 z^{-2}}{1 + a_1 z^{-1} + a_2 z^{-2}} $$将给定系数代入