在数据边界寻找峰值

Question

我想使用scipy.signal.find_peaks来查找某些2D数据中的峰值，但是函数默认忽略所有边缘峰值(出现在数组左边框或右边框上的峰值)。有没有办法在结果中包括边缘峰？

例如，我希望这段代码：

find_peaks([5,4,3,3,2,3])

生产

[0,5]

但相反，它产生了

[]

Answer 1

查找峰库可以检测边缘。

pip安装查找峰

示例：

X = [5,4,3,2,1,2,3,3,2,3,2,4,5,6]
# initialize with smoothing parameter
fp = findpeaks(lookahead=1, interpolate=5)
# fit
results=fp.fit(X)
# Plot
fp.plot()

# Print the xy coordinates.
# The first and last one in the array are the edges.
print(results['df'])

# x  y  labx    valley  peak    labx_topology   valley_topology peak_topology
# 0  5  1.0 True    False   1.0 True    True
# 1  4  1.0 False   False   1.0 False   False
# 2  3  1.0 False   False   1.0 False   False
# 3  2  1.0 False   False   1.0 False   False
# 4  1  1.0 True    False   1.0 True    False
# 5  2  2.0 False   False   2.0 False   False
# 6  3  2.0 False   True    2.0 False   True
# 7  3  2.0 False   False   2.0 False   False
# 8  2  2.0 True    False   2.0 True    False
# 9  3  3.0 False   True    3.0 False   True
# 10 2  3.0 True    False   3.0 True    False
# 11 4  4.0 False   False   4.0 False   False
# 12 5  4.0 True    False   4.0 True    False
# 13 6  4.0 False   False   4.0 False   True

Fit是在平滑的向量上完成的：

​

最后的结果被预测回到原来的向量：

​

Answer 2

根据find_peaks更详细的用法，我建议在数组的开头和结尾重复数据。

peak_info = find_peaks([4,5,4,3,3,2,3,2])
# correct for additional initial element in auxiliary input array
peaks = peak_info[0] - 1

例如，如果设置了find_peaks所需的最小峰值width参数，那么在开始和结束时重复反向数组甚至可能是有意义的。

如果左边和右边的数据值都较低，find_peaks通常只会识别峰值。因此，它也不会识别[5,5,4,3,3,2,3,3]中的任何峰值(即分别重复第一个和最后一个数组元素)。重复数组开头和结尾的第二个和最后一个元素，或者在开始和结束时插入较低的值，就可以将这些边界点识别为峰值。