在 numpy 中寻找最小跳跃过零点

Question

对于数据分析任务，我想在一个 numpy 数组中找到零交叉点，它来自一个卷积，首先是一个类似 sobel 的内核，然后是一个墨西哥帽内核。零交叉允许我检测数据中的边缘。

不幸的是，数据有些嘈杂，我只想找到具有最小跳跃大小的零交叉，20 在以下示例中：

import numpy as np
arr = np.array([12, 15, 9, 8, -1, 1, -12, -10, 10])

应该导致

>>>array([1, 3, 7])

或

>>>array([3, 7])

其中 3 是 -1 的索引，就在第一次跳跃的中间之前， 7 是 -10

的索引

我尝试修改以下代码（来源：Efficiently detect sign-changes in python）

zero_crossings = np.where(np.diff(np.sign(np.trunc(arr/10))))[0]

这正确地忽略了小跳跃，但将过零置于 [1,5,7]

执行此操作的有效方法是什么？

最小跳跃的定义并不严格，但结果应该与我的问题一致。

编辑：澄清

arr = np.array([12, 15, 9, 8, -1, 1, -12, -10, 10])
arr_floored = np.trunc(arr/10)
>>>>np.array([10, 10, 0, 0, 0, 0, -10, -10, 10])
sgn = np.sign(arr_floored)
>>>>array([ 1,  1,  0,  0,  0,  0, -1, -1,  1])
dsgn = np.diff(sgn)
>>>>array([ 0, -1,  0,  0,  0, -1,  0,  2])
np.where(dsgn)
>>>>(array([1, 5, 7], dtype=int64),)

更多边缘情况：

arr = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10]

应该导致

>>> np.array([10])

刚刚还注意到：这个问题可能不适定（在数学意义上）。我会在今天晚些时候澄清。

Answer 1

基本案例

我猜你想要

import numpy as np
x = np.array([10, -50, -30, 50, 10, 3, -200, -12, 123])
indices = np.where(np.logical_and(np.abs(np.diff(x)) >= 20, np.diff(np.sign(x)) != 0))[0]

读作：指数，其中（（x 的绝对差值）大于或等于 20）和（符号翻转）

哪个returns

array([0, 2, 5, 7])

周期信号

通常的 numpy 函数不包括这种情况。我建议通过 pad 函数在最后简单地添加第一个元素：

import numpy as np
x = np.array([10, 5, 0, -5, -10])
x = np.pad(x, (0, 1), 'wrap')
indices = np.where(np.logical_and(np.abs(np.diff(x)) >= 20, np.diff(np.sign(x)) != 0))[0]

Answer 2

这是一个解决方案，它给出了涉及噪声阈值的交叉点的中点，以过滤跨多个数据点应用的零附近的潜在多重波动。它为您提供的两个示例给出了正确答案。但是，我做了几个假设：

您没有准确定义要考虑的数据点范围以确定交叉点的中点，但我使用您的示例代码作为基础 - 它正在检测交叉点 ABS(start | end) >= 10 因此我使用了满足此条件的 最小值 范围。
注意：这不会检测到从 +15 到 -6 的转换。
编辑：实际上它并不总是最小范围，但代码应该足以让您开始并根据需要进行调整。
我假设也可以使用 pandas（跟踪感兴趣的数据点的索引）。如果必要的话，你可以避免 pandas。

import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([12, 15, 9, 8, -1, 1, -12, -10, 10]) sgn = pd.Series(np.sign(np.trunc(arr/10))) trailingEdge = sgn[sgn!=0].diff() edgeIndex = np.array(trailingEdge[trailingEdge!=0].index) edgeIndex[:-1] + np.diff(edgeIndex) / 2

给出：

array([3., 7.])

和

arr = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10]

给出：

array([10.])

在 numpy 中寻找最小跳跃过零点

Finding minimal jump zero crossings in numpy

python

signal-processing

numpy

基本案例

周期信号