


Wie finde ich signifikante Peaks in Python mithilfe der find_peaks-Funktion von SciPy?
Oct 22, 2024 pm 08:33 PMSpitzen in Python/SciPy finden
Spitzen in Daten zu finden ist eine h?ufige Aufgabe in verschiedenen Bereichen, einschlie?lich Signalverarbeitung, Bildanalyse usw Datenanalyse. Python bietet mehrere Pakete und Funktionen zur Peak-Erkennung, einschlie?lich der Funktion scipy.signal.find_peaks von SciPy.
SciPys Peak-Finding-Algorithmus
Die Funktion find_peaks verwendet ein 1D-Array als Eingabe und gibt die Indizes der Peaks zurück. Es verwendet einen Peak-Finding-Algorithmus, der Peaks anhand mehrerer Parameter erkennt:
- Breite:Mindestabstand zwischen Peaks in Proben.
- Schwellenwert: Mindestamplitudenschwelle für die Spitzenerkennung.
- Abstand:Mindestabstand zwischen aufeinanderfolgenden Spitzen.
- Protuberanzen: Topografische Prominenz, die die misst relative H?he eines Peaks im Vergleich zu seiner Umgebung.
Prominenz zur Rauschunterdrückung
Der Prominenzparameter ist besonders nützlich, um signifikante Peaks von rauschinduzierten Peaks zu unterscheiden . Unter Prominenz versteht man die minimale Abstiegsh?he, um vom Gipfel in h?her gelegenes Gel?nde zu gelangen. Durch Festlegen eines hohen Hervorhebungsschwellenwerts kann der Algorithmus kleinere, durch Rauschen verursachte Spitzen effektiv herausfiltern.
Beispielverwendung
Der folgende Code demonstriert die Spitzensuche in einer verrauschten Frequenz -Variierende Sinuskurve mit der Funktion ?find_peaks“:
<code class="python">import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 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_prominence, _ = find_peaks(x, prominence=1) plt.plot(x) plt.plot(peaks_prominence, x[peaks_prominence], "ob") plt.legend(['Signal', 'Peaks (prominence)']) plt.show()</code>
Wie im Diagramm gezeigt, findet die Funktion ?find_peaks“ Spitzen mit hoher Amplitude und Prominenz und filtert rauschbedingte Spitzen effektiv heraus.
Andere Peak-Finding-Optionen
Zus?tzlich zu find_peaks bietet SciPy auch andere Peak-Finding-Funktionen, wie z. B. Peak_widths und argrelmax. Diese Funktionen eignen sich m?glicherweise besser für bestimmte Anwendungen oder Anpassungen.
Fazit
SciPys Funktion scipy.signal.find_peaks bietet eine robuste und vielseitige L?sung für die Peaksuche in Python . Seine einstellbaren Parameter, einschlie?lich der Prominenz, erm?glichen eine individuelle Anpassung, um signifikante Spitzen in verschiedenen Datentypen zu erkennen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich signifikante Peaks in Python mithilfe der find_peaks-Funktion von SciPy?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
