如何使用Python中的Find_Peaks演算法準確地辨識資料數組中的峰值？

Python/SciPy 的尋峰演算法

簡介

在資料數組中尋找峰值是各種領域的一項關鍵任務科學和工程應用，包括訊號處理、影像分析和最佳化。本文探討了 Python 中常用的峰值查找演算法，利用 SciPy 函式庫的功能，有效地定位資料數組中的峰值。

SciPy 的 find_peaks 函數

SciPy 訊號模組中的 find_peaks 函數為識別一維資料中的峰值提供了全面的解決方案。它包含多個參數來自訂峰檢測標準並增強其有效性。

突出度：峰辨識的關鍵

在可用參數中，突出度是最突出的在區分真實峰值和噪音波動方面具有影響力。它定義了山峰與其鄰近地形之間的最小海拔差，確保僅檢測到具有顯著突出度的山峰。

其他有用參數

除了突出度之外，其他參數可以提高峰值偵測精確度：

• 寬度： 指定相鄰峰值之間的最小距離。
• 距離： 設定最小值連續峰值之間的間隔。
• 閾值： 將峰值幅度與相鄰樣本進行比較以確定其顯著性。

範例實作

考慮有雜訊的頻變正弦曲線，如下圖：

[有雜訊的頻變正弦曲線影像]

要使用突出度檢測此訊號中的峰值，請使用find_peaks 函數可以使用如下：

<code class="python">import numpy as np
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, _ = find_peaks(x, prominence=1)</code>

測試其他參數

測試其他參數

為了進行比較，也可以測試其他參數：[圖片顯示使用距離、寬度和閾值檢測到的峰值]

結論SciPy 中的find_peaks 函數為Python 中的峰值檢測提供了強大且可自訂的解決方案。透過仔細調整其參數，尤其是突出度，使用者可以在各種資料類型中實現準確且穩健的峰值識別。

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