Python/SciPy에서 피크 찾기
데이터의 피크를 찾는 것은 신호 처리, 이미지 분석, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 일반적인 작업입니다. 데이터 분석. Python은 SciPy의 scipy.signal.find_peaks 함수를 포함하여 피크 감지를 위한 여러 패키지와 함수를 제공합니다.
SciPy의 피크 찾기 알고리즘
find_peaks 함수는 1D 배열을 다음과 같이 사용합니다. 입력하고 피크의 인덱스를 반환합니다. 여러 매개변수를 기반으로 피크를 감지하는 피크 찾기 알고리즘을 사용합니다.
노이즈 제거를 위한 돌출부
프로미넌스 매개변수는 노이즈로 인한 피크와 중요한 피크를 구별하는 데 특히 유용합니다. . 돌출부는 정상에서 더 높은 지형으로 이동하기 위한 최소 높이 하강으로 정의됩니다. 높은 눈에 띄는 임계값을 설정함으로써 알고리즘은 노이즈로 인한 작은 피크를 효과적으로 필터링할 수 있습니다.
사용 예
다음 코드는 노이즈가 있는 주파수에서 피크 찾기를 보여줍니다. -find_peaks 함수를 사용하여 정현파 변화:
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import find_peaks x = np.sin(2*np.pi*(2**np.linspace(2,10,1000))*np.arange(1000)/48000) + np.random.normal(0, 1, 1000) * 0.15 peaks_prominence, _ = find_peaks(x, prominence=1) plt.plot(x) plt.plot(peaks_prominence, x[peaks_prominence], "ob") plt.legend(['Signal', 'Peaks (prominence)']) plt.show()</code>
플롯에서 볼 수 있듯이 find_peaks 함수는 진폭과 돌출성이 모두 높은 피크를 찾아 노이즈로 인한 피크를 효과적으로 필터링합니다.
기타 피크 찾기 옵션
find_peaks 외에도 SciPy는 peak_widths 및 argrelmax와 같은 다른 피크 찾기 기능도 제공합니다. 이러한 함수는 특정 애플리케이션이나 조정에 더 적합할 수 있습니다.
결론
SciPy의 scipy.signal.find_peaks 함수는 Python에서 피크 찾기를 위한 강력하고 다양한 솔루션을 제공합니다. . 눈에 띄는 부분을 포함한 조정 가능한 매개변수를 통해 다양한 유형의 데이터에서 중요한 피크를 감지할 수 있는 맞춤화가 가능합니다.
위 내용은 SciPy의 find_peaks 함수를 사용하여 Python에서 중요한 피크를 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!