Python中的峰值检测：scipy.signal.find_peaks_cwt函数如何工作？

我想在某些光谱仪数据中找出一些峰值,并试图使用scipy.signal.find_peaks_cwt()函数来完成它.

然而,我发现的official documentation并不是太具描述性,并且往往会在噪声中拾取假峰值,而有时却没有在数据中拾取实际峰值.

任何人都可以给我一个更好的解释这个函数中我可以使用的参数,包括“宽度”,或者你能告诉我一些替代方案吗？

解决方法:

如果您的信号相对干净,我建议首先使用更简单的alternatives,如PeakUtils indexes function.代码比使用scipy.signal.find_peaks_cwt更直接：

import numpy as np
from peakutils.peak import indexes
vector = [ 0, 6, 25, 20, 15, 8, 15, 6, 0, 6, 0, -5, -15, -3, 4, 10, 8, 13, 8, 10, 3, 1, 20, 7, 3, 0 ]
print('Detect peaks with minimum height and distance filters.')
indexes = indexes(np.array(vector), thres=7.0/max(vector), min_dist=2)
print('Peaks are: %s' % (indexes))

Scipy find_peaks_cwt在存在噪声数据的情况下确实很有用,因为它使用continuous wavelet transform.

标签：python,numpy,scipy,signal-processing,feature-detection
来源： https://codeday.me/bug/20190519/1137269.html