如何使用 SciPy 的 find_peaks 函数在 Python 中查找显着峰值？

在 Python/SciPy 中查找峰值

在数据中查找峰值是各个领域的常见任务，包括信号处理、图像分析和数据分析。 Python 提供了多个用于峰值检测的包和函数，包括 SciPy 的 scipy.signal.find_peaks 函数。

SciPy 的峰值查找算法

find_peaks 函数将一维数组作为输入并返回峰值的索引。它采用峰值查找算法，根据多个参数检测峰值：

• 宽度：样本中峰值之间的最小间隔。
• 阈值： 峰值检测的最小振幅阈值。
• 距离： 连续峰值之间的最小距离。
• 突出度： 地形突出度，用于测量峰值与其周围环境相比的相对高度。

噪声抑制的突出度

突出度参数对于区分显着峰值和噪声引起的峰值特别有用。突出度定义为从山顶到达任何更高地形的最小高度下降。通过设置较高的突出阈值，算法可以有效地滤除噪声引起的小峰值。

使用示例

以下代码演示了在噪声频率下寻找峰值- 使用 find_peaks 函数改变正弦曲线：

<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>

如图所示，find_peaks 函数找到具有高振幅和突出度的峰值，有效滤除噪声引起的峰值。

其他寻峰选项

除了 find_peaks 之外，SciPy 还提供其他寻峰功能，例如peak_widths 和 argrelmax。这些函数可能更适合特定的应用或调整。

结论

SciPy 的 scipy.signal.find_peaks 函数为 Python 中的峰值查找提供了强大且通用的解决方案。其可调节参数（包括突出度）允许进行自定义以检测各种类型数据中的显着峰值。

以上是如何使用 SciPy 的 find_peaks 函数在 Python 中查找显着峰值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！