Peak-Finding-Algorithmus für Python/SciPy
Das Finden von Peaks in Daten ist eine häufige Aufgabe bei der Signalverarbeitung und -analyse. Während es möglich ist, einen Peak-Finding-Algorithmus manuell zu implementieren, ist es oft bequemer, eine vorhandene Bibliotheksfunktion zu verwenden.
Eine solche Funktion ist scipy.signal.find_peaks. Diese Funktion verwendet ein Signal als Eingabe und gibt die Indizes der Spitzen zurück. Es kann sowohl für 1D- als auch für 2D-Signale verwendet werden.
find_peaks verfügt über eine Reihe von Parametern, die sein Verhalten steuern. Zu diesen Parametern gehören:
Zusätzlich zu diesen Parametern verfügt find_peaks auch über eine Reihe erweiterter Parameter, wie z. B. Höhe und Prominenz. Diese Parameter können zur Feinabstimmung des Peak-Finding-Algorithmus für bestimmte Anwendungen verwendet werden.
Um find_peaks zu verwenden, rufen Sie einfach die Funktion mit dem Signal als erstem Argument auf. Die Funktion gibt ein Tupel zurück, das die Indizes der Spitzenwerte enthält, und ein Wörterbuch, das die Werte der erweiterten Parameter enthält.
Hier ist ein Beispiel dafür, wie man find_peaks verwendet, um Spitzenwerte in einem 1D-Signal zu finden:
<code class="python">import numpy as np from scipy.signal import find_peaks x = np.sin(2*np.pi*100*np.arange(1000)/1000) peaks, _ = find_peaks(x) plt.plot(x) plt.plot(peaks, x[peaks], "xr") plt.show()</code>
Dieser Code zeichnet das Signal und die erkannten Spitzen auf. Wie Sie sehen, ist die Funktion „find_peaks“ in der Lage, die Spitzen im Signal genau zu identifizieren.
find_peaks ist ein vielseitiger und leistungsstarker Algorithmus zur Spitzensuche, der für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet werden kann. Es ist einfach zu bedienen und bietet eine Reihe erweiterter Parameter zur Feinabstimmung des Peak-Finding-Prozesses.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich Peaks in Daten mit dem Peak-Finding-Algorithmus von Python/SciPy?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!