智能峰值检测方法

Question

我想使用 python:

从该数据中检测峰值

data = [1.0, 0.35671858559485703, 0.44709399319470694, 0.29438948200831194, 0.5163825635166547, 0.3036363865322419, 0.34031782308777747, 0.2869558046065574, 0.28190537831716, 0.2807516154537239, 0.34320479518313507, 0.21117275536958913, 0.30304626765388043, 0.4972542099530442, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.18200891715227194, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.28830608331168983, 0.057156776746163526, 0.043418555819326035, 0.022527521866967784, 0.035414574439784685, 0.062273775107322626, 0.04569227783752021, 0.04978915781132807, 0.0599089458581528, 0.05692515997545401, 0.05884619933405206, 0.0809943356922021, 0.07466587894671428, 0.08548458657792352, 0.049216679971411645, 0.04742180324984401, 0.05822208549398862, 0.03465282733964001, 0.014005094192867372, 0.052004161876744344, 0.061297263734617496, 0.01867087951563289, 0.01390993522118277, 0.021515814095838564, 0.025260618727204275, 0.0157022555745128, 0.041999490119172936, 0.0441231248537558, 0.03079711140612242, 0.04177946154195037, 0.047476050325192885, 0.05087930020034335, 0.03889899267688956, 0.02114033158686702, 0.026726959895528927, 0.04623461918879543, 0.05426474524591766, 0.04421866212189775, 0.041911901968304605, 0.019982199103543322, 0.026520396430805435, 0.03952286472888431, 0.03842652984978244, 0.02779682035551695, 0.02043518392128019, 0.07706934170969436]

你可以绘制它：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data)

我用红色圈出了我想自动检测的峰。

峰特征：

我有兴趣找到峰值，在峰值之后，对于某些数据点（即 3-4），信号相对平滑。我所说的平滑是指振幅的变化在峰值之后的 data-points 之间具有可比性。我想，这意味着更多的数学术语：峰值，之后对于某些数据点，如果你要拟合一条直线，那么斜率将接近于 0。

到目前为止我已经尝试过：

我认为元素之间的差异（附加 0 以具有相同的长度）会更好地显示峰：

diff_list = []
# Append 0 to have the same length as data 
data_d = np.append(data,0)

for i in range(len(data)):
    diff = data_d[i]-data_d[i+1]

    # If difference is samller than 0, I set it to 0 -> Just interested in "falling" peaks
    if diff < 0:
        diff = 0

    diff_list= np.append(diff_list,diff)

当我绘制 diff_list 时，它看起来已经好多了：

然而，简单的阈值peak-detection算法不起作用，因为第一部分中的噪声与后面的峰值具有相同的幅度。

因此，我需要一种能够稳健地找到峰值的算法，或者一种可以大幅降低噪声的方法，而不会过多地抑制峰值，最重要的是不会移动它们。有人有想法吗？

编辑 1：

我遇到了这个 blog and tried this 方法：

peaks_d = detect_peaks(diff_list, mph=None, mpd=4, threshold=0.1, edge='falling', kpsh=False, valley=False, show=False, ax=None)
plt.plot(diff_list)
plt.plot(peaks_d[:-1], diff_list[peaks_d[:-1]], "x")
plt.show()

...但是我得到了：

...真的，我认为我需要更多 pre-processing。

编辑 2：

所以我尝试计算梯度：

plt.plot(np.gradient(data))

然而，噪声中的梯度与其中一个峰相当：

可以使用什么：

-> 噪声：在彼此靠近的位置存在大量相似振幅的点。也许可以检测到这些区域并将它们过滤掉（即将它们设置为 0）

编辑 3：

我尝试关注this method:

# Data
y = diff_list.tolist()

# Settings: lag = 30, threshold = 5, influence = 0
lag = 10
threshold = 0.1
influence = 1

# Run algo with settings from above
result = thresholding_algo(y, lag=lag, threshold=threshold, influence=influence)

# Plot result
plt.plot(result["signals"])

但是，我得到：

编辑 4：

根据@Jussi Nurminen 的评论：

compute the absolute value of the derivative, average it for some samples after the peak and see if the resulting value is "small enough". Of course you have to detect all candidate peaks first. For that, you could use scipy.signal.argrelextrema which detects all local maxima.

import scipy.signal as sg
max_places = (np.array(sg.argrelmax(diff_list))[0]).tolist()
plt.plot(diff_list)
plt.plot(max_places, diff_list[max_places], "x")
plt.show()

peaks = []
for check in max_places:
    if check+5 < len(diff_list):
        gr = abs(np.average(np.gradient(diff_list[check+1: check+5])))
        if gr < 0.01:
            peaks.append(check)

plt.plot(diff_list)
plt.plot(peaks[:-1], diff_list[peaks[:-1]], "x")
plt.show()

编辑 5：

这里是测试任何算法的类似数据：

data2 = [1.0, 0.4996410902399043, 0.3845950995707942, 0.38333441505960125, 0.3746384799687852, 0.28956967636700215, 0.31468441185494306, 0.5109048238958792, 0.5041481423190644, 0.41629226772762024, 0.5817609846838199, 0.3072152962171569, 0.5870564826981163, 0.4233247394608264, 0.5943712016644392, 0.4946091070102793, 0.36316740988182716, 0.4387555870158762, 0.45290920032442744, 0.48445358617984213, 0.8303387875295111, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.29678306715530073, 0.10146278147135124, 0.10120143287506084, 0.10330143251114839, 0.0802259786323741, 0.06858944745608002, 0.04600545347437729, 0.014440053029463367, 0.019023393725625705, 0.045201054387436344, 0.058496635702267374, 0.05656947149500993, 0.0463696266116956, 0.04903205756575247, 0.02781307505224703, 0.044280150764466876, 0.03746976646628557, 0.021526918040025544, 0.0038244080425488013, 0.008617907527160991, 0.0112760689575489, 0.009157686770957874, 0.013043259260489413, 0.01621417695776057, 0.016502269315028423, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.3210019708643843, 0.11441868790191953, 0.12862935834434436, 0.08790971283197381, 0.09127615787146504, 0.06360039847679771, 0.032247149009635476, 0.07225952295002563, 0.095632185243862, 0.09171396569135751, 0.07935726217072689, 0.08690487354356599, 0.08787369092132288, 0.04980466729311508, 0.05675819557118429, 0.06826614158574265, 0.08491084598657253, 0.07037944101030547, 0.06549710463329293, 0.06429902857281444, 0.07282805735716101, 0.0667027178198566, 0.05590329380937183, 0.05189048980041104, 0.04609913889901785, 0.01884014489167378, 0.02782496113905073, 0.03343588833365329, 0.028423168106849694, 0.028895130687196867, 0.03146961123393891, 0.02287127937400026, 0.012173655214339595, 0.013332601407407033, 0.014040309216796854, 0.003450677642354792, 0.010854992025496528, 0.011804042414950701, 0.008100266690771957, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.18547803170164875, 0.008457776819382444, 0.006607607749756658, 0.008566964920042127, 0.024793283595437438, 0.04334031667011553, 0.012330921737457376, 0.00994343436054472, 0.008003962298473758, 0.0025523166577987263, 0.0009309499302016907, 0.0027602202618852126, 0.0034442123857338675, 0.0006448449815386562, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]

使用@jojo的答案，并选择合适的参数（dy_lim = 0.1和di_lim = 10，结果很接近，但添加了一些不应该是峰值的点。

编辑 5：

然而，另一个例子。

data = [1.0, 0.0, -0.0, 0.014084507042253521, 0.0, -0.0, 0.028169014084507043, 0.0, -0.0, 0.014084507042253521, 0.0, 0.0, 0.39436619718309857, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, 0.0, 0.7887323943661971, 0.11267605633802817, 0.2535211267605634, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, 0.0, 0.4084507042253521, -0.0, 0.04225352112676056, 0.014084507042253521, 0.014084507042253521, 0.0, 0.28169014084507044, 0.04225352112676056, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, 0.0, 0.5633802816901409, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, 0.0, 0.08450704225352113, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, 0.0, 0.30985915492957744, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, -0.0, 0.0, 0.9295774647887324]

这里几乎所有的峰都被正确检测到，但只有一个。

Answer 1

您可能想尝试 scipy.signal.find_peaks，它允许您指定不同的标准（突出度、宽度、高度等）。但是，您首先必须清楚 "peak" 的标准是什么。仅仅说您想要一些峰而不是其他一些峰是不够的 - 它们之间必须存在一些算法可以检测到的差异。

Answer 2

这是一个实用的解决方案，正如我看到的那样（如果我错了请纠正我）你想要找到每个峰值 after/before 一个 'smooth' 或 0 个周期。

您可以通过简单地检查这些周期并报告它们的开始和停止来做到这一点。

这是一个非常基本的实现，允许指定什么符合 smooth 期间（我在这里使用小于 0.001 的变化作为条件）：

dy_lim = 0.001
targets = []
in_lock = False
i_l, d_l = 0, data[0]
for i, d in enumerate(data[1:]):
    if abs(d_l - d) > dy_lim:
        if in_lock:
            targets.append(i_l)
            targets.append(i + 1)
            in_lock = False
        i_l, d_l = i, d
    else:
        in_lock = True

然后绘制 targets:

plt.plot(range(len(data)), data)
plt.scatter(targets, [data[t] for t in targets], c='red')
plt.show()

没有详细说明，但它找到了您指定的峰值。

增加dy_lim的值会让你找到更多的峰。此外，您可能想要指定平滑周期的最小长度，这可能是这样的（同样只是一个粗略的实现）：

dy_lim = 0.001
di_lim = 50
targets = []
in_lock = False
i_l, d_l = 0, data[0]
for i, d in enumerate(data[1:]):
    if abs(d_l - d) > dy_lim:
        if in_lock:
            in_lock = False
            if i - i_l > di_lim:
                targets.append(i_l)
                targets.append(i + 1)
        i_l, d_l = i, d
    else:
        in_lock = True

有了这个你就不会得到第一点，因为第一点和第二点之间的差异大于 di_lim=50。

更新第二个数据集：

这有点棘手，因为现在在峰值之后逐渐减少导致差异缓慢聚合，足以达到 dy_lim 导致算法错误地报告新目标。所以你需要测试这个目标是否真的是一个峰值，然后才报告。

下面是实现这一目标的粗略实现：

dy_lim = 0.1
di_lim = 5
targets = []
in_lock = False
i_l, d_l = 0, data[0]
for i, d in enumerate(data[1:]):
    if abs(d_l - d) > dy_lim:
        if in_lock:
            in_lock = False
            if i - i_l > di_lim:
                # here we check whether the start of the period was a peak
                if abs(d_l - data[i_l]) > dy_lim:
                    # assure minimal distance if previous target exists
                    if targets:
                        if i_l - targets[-1] > di_lim:
                            targets.append(i_l)
                    else:
                        targets.append(i_l)
                # and here whether the end is a peak
                if abs(d - data[i]) > dy_lim:
                    targets.append(i + 1)
        i_l, d_l = i, d
    else:
        in_lock = True

你最终会得到的是：

一般注意事项：我们在这里遵循自下而上的方法：您有一个特定的特征要检测，因此您编写一个特定的算法来检测。

这对于简单的任务可能非常有效，但是，我们已经在这个简单的例子中意识到，如果有新的特征，算法应该能够应对，我们需要对其进行调整。如果当前的复杂性就是全部，那么您就可以了。但是，如果数据呈现出其他模式，那么您将再次陷入需要添加更多条件并且算法变得越来越复杂的情况，因为它需要处理额外的复杂性。如果您最终遇到这种情况，那么您可能需要考虑换档并采用更真实的方法。在这种情况下有很多选择，一种方法是使用 Savizky-Golay 过滤版本处理原始数据的差异，但这只是这里可以提出的众多建议之一。

智能峰值检测方法

Intelligent Peak Detection Method

python

signal-processing

numpy

matplotlib