Me gustaría crear un filtro FIR de paso alto básico mediante Windows dentro de Python.

Mi código está debajo y es intencionalmente idiomático. Sé que puede (muy probablemente) completar esto con una sola línea de código en Python, pero estoy aprendiendo. He usado una función básica sinc con una ventana rectangular: mi salida funciona para señales que son aditivas (f1 + f2) pero no multiplicativas (f1 * f2), donde f1 = 25kHz y f2 = 1MHz.

Mis preguntas son: ¿He entendido mal algo fundamental o mi código es incorrecto? En resumen, me gustaría extraer solo la señal de paso alto (f2 = 1MHz) y filtrar todo lo demás. También he incluido capturas de pantalla de lo que se genera para (f1 + f2) y (f1 * f2):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create an array of 1024 points sampled at 40MHz
# [each sample is 25ns apart]
Fs = 40e6
T  = 1/Fs
t  = np.arange(0,(1024*T),T)

# create an ip signal sampled at Fs, using two frequencies 
F_low  = 25e3 #  25kHz
F_high = 1e6  #  1MHz
ip = np.sin(2*np.pi*F_low*t) + np.sin(2*np.pi*F_high*t)
#ip = np.sin(2*np.pi*F_low*t) * np.sin(2*np.pi*F_high*t)
op = [0]*len(ip)


# Define -
# Fsample = 40MHz
# Fcutoff = 900kHz,
# this gives the normalised transition freq, Ft
Fc = 0.9e6
Ft = Fc/Fs
Length       = 101
M            = Length - 1
Weight       = []
for n in range(0, Length):
    if( n != (M/2) ):
        Weight.append( -np.sin(2*np.pi*Ft*(n-(M/2))) / (np.pi*(n-(M/2))) )
    else:
        Weight.append( 1-2*Ft )




for n in range(len(Weight), len(ip)):
    y = 0
    for i in range(0, len(Weight)):
        y += Weight[i]*ip[n-i]
    op[n] = y


plt.subplot(311)
plt.plot(Weight,'ro', linewidth=3)
plt.xlabel( 'weight number' )
plt.ylabel( 'weight value' )
plt.grid()

plt.subplot(312)
plt.plot( ip,'r-', linewidth=2)
plt.xlabel( 'sample length' )
plt.ylabel( 'ip value' )
plt.grid()

plt.subplot(313)
plt.plot( op,'k-', linewidth=2)
plt.xlabel( 'sample length' )
plt.ylabel( 'op value' )
plt.grid()
plt.show()