Python/SciPy のピーク検出アルゴリズムを使用してデータのピークを見つける方法

Python/SciPy のピーク検出アルゴリズム

データ内のピークの検出は、信号処理と解析における一般的なタスクです。ピーク検出アルゴリズムを手動で実装することも可能ですが、多くの場合、既存のライブラリ関数を使用する方が便利です。

そのような関数の 1 つが scipy.signal.find_peaks です。この関数は信号を入力として受け取り、ピークのインデックスを返します。 1D 信号と 2D 信号の両方に使用できます。

find_peaks には、その動作を制御する多数のパラメーターがあります。これらのパラメータには次のものが含まれます。

• distance: ピーク間の最小距離。このパラメータにより、孤立したピークのみが返されるようになります。
• threshold: ピークの最小振幅。このパラメータにより、重要なピークのみが返されるようになります。
• width: ピークの幅。このパラメータは、ノイズを拒否したり、複数のピークを 1 つのピークにグループ化するために使用できます。

これらのパラメータに加えて、find_peaks には高さやプロミネンスなどの高度なパラメータも多数あります。これらのパラメーターを使用すると、特定のアプリケーション向けにピーク検出アルゴリズムを微調整できます。

find_peaks を使用するには、信号を最初の引数として関数を呼び出すだけです。この関数は、ピークのインデックスを含むタプルと、高度なパラメーターの値を含む辞書を返します。

find_peaks を使用して 1D 信号内のピークを検索する方法の例を次に示します。

<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>

このコードは、信号と検出されたピークをプロットします。ご覧のとおり、find_peaks 関数は信号内のピークを正確に識別できます。

find_peaks は、幅広いアプリケーションに使用できる多用途で強力なピーク検出アルゴリズムです。使いやすく、ピーク検出プロセスを微調整するための高度なパラメータが多数用意されています。

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