如何使用 Python/SciPy 的尋峰演算法來尋找資料中的峰值？

Python/SciPy 的尋峰演算法

在資料中找出峰值是訊號處理和分析中的常見任務。雖然可以手動實作尋峰演算法，但使用現有的函式庫函數通常更方便。

其中一個函數是 scipy.signal.find_peaks。此函數將訊號作為輸入並傳回峰值的索引。它可用於 1D 和 2D 訊號。

find_peaks 有許多控制其行為的參數。這些參數包括：

• 距離：峰之間的最小距離。此參數可確保僅傳回孤立的峰值。
• 閾值：峰值的最小幅度。此參數可確保僅傳回重要的峰值。
• 寬度：峰值的寬度。此參數可用於拒絕雜訊或將多個峰值分組為單一峰值。

除了這些參數之外，find_peaks 還具有許多高階參數，例如高度和突出度。這些參數可用於針對特定應用微調尋峰演算法。

要使用 find_peaks，只需以訊號作為第一個參數呼叫函數即可。函數將傳回一個包含峰值索引的元組和一個包含高階參數值的字典。

以下是如何使用 find_peaks 尋找 1D 訊號中的峰值的範例：

<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>

此程式碼將繪製訊號和偵測到的峰值。正如您所看到的，find_peaks 函數能夠準確地識別訊號中的峰值。

find_peaks 是一種多功能且強大的峰值查找演算法，可用於廣泛的應用。它易於使用，並提供了許多高級參數來微調尋峰過程。

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