signal.find_peaks寻峰原理

本文主要是介绍signal.find_peaks寻峰原理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

signal.find_peaks寻峰原理

scipy.signal.find_peaks 是 SciPy 库中用于寻找信号峰值的函数。它的基本原理是识别局部极大值点，这些点的特征是在一定范围内比相邻的样本都要高。

以下是 find_peaks 函数的工作原理的简要概述：

局部极大值: find_peaks 会遍历数据点，寻找满足局部极大值条件的点。一个数据点如果比它左右两边的点都要高，那么它就被认为是一个局部极大值。
高度阈值: 可以设置一个最小高度阈值（height 参数），只有高于这个阈值的峰才会被检测到。
距离阈值: 可以设置峰与峰之间的最小水平距离（distance 参数），这样可以避免检测到非常接近的多个峰。
宽度阈值: 还可以设置峰的最小宽度（width 参数），这样可以过滤掉那些比较尖锐的峰。
平台处理: 如果信号中存在平台（即一系列具有相同值的连续点），find_peaks 可以通过 plateau_size 参数来处理这种情况。
边缘处理: 默认情况下，find_peaks 不会在信号的边缘寻找峰值，因为边缘点没有足够的邻居来确定它们是否是局部极大值。但是，可以通过设置 edge 参数来改变这种行为。
峰的属性: find_peaks 还可以返回峰的属性，如高度、宽度和峰顶的位置等。

下面是一个简单的使用 find_peaks 函数的例子

from scipy.signal import find_peaks
import numpy as np# 创建一个简单的信号
x = np.array([0, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 1, 0])# 寻找峰值
peaks_id, _ = find_peaks(x)
print("峰值的索引:", peaks_id)import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 显示负号
font = {'family': 'Times New Roman', 'size': '20', 'color': '0.5', 'weight': 'bold'}
plt.figure(figsize=(12,4))
length = len(x)
fs = 10
t = np.arange(0, length/fs, 1/fs)
plt.plot(t, x, c='b', zorder=1)
plt.scatter(t[peaks_id], x[peaks_id], marker='o', c='r', zorder=2)
plt.show()