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

Question

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

pythonnumpyscipysignal-processingfeature-detection

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我希望能够通过scipy.signal.find_peaks_cwt()函数识别出光谱图数据中的一些峰值。但是我找到的官方文档描述不太清楚，有时会在噪声中误识别成假峰，而有时又不能识别出实际的峰值。

请问是否有更好的解释该函数参数的方法，包括“widths”，或者是否可以向我展示其他选择？

- NGXII

你尝试查看该函数的源代码了吗？ - wwii

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甚至可以在您链接的描述底部的注释中吗？ - jojek

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可能是 https://dev59.com/Rojca4cB1Zd3GeqPv18M 的重复问题。 - Curt F.

我已经阅读了这些笔记，那篇文章在理解widths参数方面非常有帮助，谢谢你的发布。但是，其他可选参数我仍然不太清楚，你有什么想法吗？我查看了源代码，但由于我对Python还比较陌生，很难从中获得真正的收获...不过我会继续研究的。 - NGXII

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Yoan Tournade · Accepted Answer

如果你的信号比较干净，我建议首先使用更简单的替代方案，例如PeakUtils indexes函数。该代码比使用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中的find_peaks_cwt函数在处理噪声数据时非常有用，因为它使用了连续小波变换。