利用MATLAB中的查找峰和最小峰距离来找出由距离而不是指数来分离的峰。

Question

我试图在MATLAB图形中得到峰值的x坐标(例子附后)。我一直在使用findpeaks，但它似乎不喜欢我正在绘制点而不是线条的事实。

我不会总是有两个高峰。有时我会有三个，有时我会有一个。多个峰值总是至少以x范围的1/4分开，而峰值总是至少是噪声水平的两倍。

以下是我所期望的效果：

[pks,locs] = findpeaks(yData,...
                       'SortStr','descend',...
                       'MinPeakDistance',floor(range(xData)/4),...
                       'MinPeakHeight',floor(max(yData)/2)...
                       )

我没有得到两个峰，而是在第一个峰周围捆绑了四个：

>> locs

locs =

    6774      166785      326792      486799
>> xData(locs)

ans = 

-96780.787939025         -96770.1800919265   
-96770.8959353367        -96771.6117787468

我假设MinPeakDistance正在处理in xData索引，而不是数据本身。我如何使它使用之间的距离，峰之间的距离，而不是之间的指数的峰值？

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Answer 1

findpeaks对x坐标和你所绘制的坐标一无所知。您需要根据索引指定MinPeakDistance。下面是一个例子：

xData = -100:1:-1;
yData = rand(1,100);
yData(10) = 100; % peak
yData(11) = 99; % not a peak
yData(50) = 100; % peak
yData(51) = 99; % not a peak
[pks,locs] = findpeaks(yData,...
                       'SortStr','descend',...
                       'MinPeakDistance',floor(length(yData)/4),...
                       'MinPeakHeight',floor(max(yData)/2)...
                       );


xLocs = xData(locs);

pks =

   100   100


locs =

    10    50

Answer 2

虽然我接受了莫莉的回答，但我发现我自己的答案稍微少了一些，但不那么优雅：

  %find all peaks significantly above noise floor
  [pks,locs] = findpeaks(yData,'SortStr','descend','MinPeakHeight',floor(max(yData)/2));
  xLocs = xData(locs);           

  %find number of peak clusters
  numPeaks = length(unique(round(xLocs/100)));

  %find locations of numPeaks peaks
  [pks,locs] = findpeaks(yData,'SortStr','descend','npeaks',numPeaks);