Fft tìm đỉnh python

Trong hướng dẫn Python này, chúng ta sẽ tìm hiểu về “Scipy Find Peaks” và cũng thảo luận về khả năng sử dụng của nó với sự trợ giúp của nhiều ví dụ. Ngoài ra, bao gồm các chủ đề sau

• scipy tìm đỉnh
• scipy tìm thấy đỉnh cao của sự nổi bật
• scipy Tìm đỉnh cwt
• scipy Tìm đỉnh và thung lũng
• scipy Tìm đỉnh cực tiểu
• scipy tìm chiều rộng đỉnh

Ngoài ra, hãy xem hướng dẫn Python scipy mới nhất. Python scipy đường cong phù hợp

Mục lục

scipy tìm đỉnh

Python scipy có phương thức

value = electrocardiogram()[1000:5000]

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Cú pháp được đưa ra dưới đây

scipy.signal.find_peaks(x, height=1, prominence=4,  distance=2, width=2, threshold=1, rel_height=0.5, wlen=1, )

Tham số ở đâu

• x(dãy). Nó được sử dụng để chấp nhận tín hiệu có đỉnh cần tìm
• chiều cao (dãy, ndarray, số). Nó có thể là một số nguyên hoặc một mảng và nó được sử dụng để đặt chiều cao tối thiểu cho một đỉnh được nhận dạng
• ngưỡng (dãy, ndarray, số). Khoảng cách thẳng đứng cần thiết giữa một đỉnh và các lân cận của nó được gọi là ngưỡng và nó rất có lợi trong trường hợp các chức năng nhiễu khi chúng ta không muốn chọn ra các đỉnh từ nhiễu
• khoảng cách (số). Đó là khoảng cách ngang tối thiểu cần thiết (số) giữa các đỉnh gần đó. Nó có thể khá có giá trị trong những trường hợp đã biết tính chu kỳ của các cực đại
• nổi bật (dãy, ndarray, số). Nó được sử dụng để cung cấp sự nổi bật cao nhất
• chiều rộng (dãy, ndarray, số). Nó được sử dụng để cung cấp chiều rộng của đỉnh
• wlen(int). Nó được sử dụng để tính toán độ nổi bật cực đại
• rel_height(int). Nó được sử dụng để tính chiều cao đỉnh

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tạo điện tâm đồ bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Bây giờ các đỉnh sử dụng đoạn mã dưới đây

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

Đây là cách tìm các đỉnh của tín hiệu bằng phương pháp

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Đọc. Scipy Misc + Ví dụ

scipy Tìm đỉnh Nổi bật

Python SciPy có phương pháp

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

Cú pháp được đưa ra dưới đây

Các tham số ở đâu

• x(dãy). Nó được sử dụng để chấp nhận tín hiệu có đỉnh cần tìm
• wlen(int). Nó được sử dụng để chỉ định độ dài cửa sổ mẫu
• đỉnh (dãy). chỉ số đỉnh trong x

Phương thức

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

Hãy lấy một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Tạo tín hiệu bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Xác định điểm nổi bật của tất cả các đỉnh bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Bây giờ hãy tính toán và vẽ biểu đồ chiều cao của mỗi đường đồng mức của đỉnh bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Đây là cách tìm các điểm nổi bật của các đỉnh bằng phương pháp

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

Đọc. Scipy Sparse – Hướng dẫn hữu ích

scipy Tìm đỉnh cwt

Python SciPy có một phương thức

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

Cú pháp được đưa ra dưới đây

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Các tham số ở đâu

• vectơ(ndarray). Tìm các đỉnh trong mảng 1-D
• wavelet (có thể gọi). Nó phải trả về một mảng 1-D để tích hợp với vectơ sau khi lấy hai đối số. Đối số đầu tiên chỉ định số lượng điểm trong mảng wavelet đầu ra, trong khi đối số thứ hai chỉ định tỷ lệ của wavelet
• chiều rộng(). Để tính toán ma trận CWT, hãy sử dụng một chiều rộng đơn hoặc một mảng chiều rộng một chiều
• max_ distances(ndarray). Đường cong chỉ được kết nối ở mỗi hàng nếu mức tối đa tương đối tại hàng[n] nằm trong khoảng cách tối đa[n] của mức tối đa tương đối tại hàng[n+1]
• window_size(int). Để tính toán độ ồn sàn, hãy chỉ định kích thước của cửa sổ
• gap_thresh(phao). Sẽ có một khoảng cách nếu không tìm thấy mức tối đa tương đối bên trong khoảng cách tối đa. Nếu có nhiều hơn điểm gap_thresh mà không có mức tối đa tương đối mới, đường vòng sẽ bị chấm dứt
• min_snr(phao). Tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm tối thiểu
• min_length(int). Chiều dài tối thiểu của một đường sườn núi phải được chấp nhận
• noise_perc(phao). Mức nhiễu sàn được tính toán bằng cách sử dụng phần trăm điểm dữ liệu mà bên dưới đó nhiễu được coi là

Phương thức

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

Hãy hiểu với một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tạo các phần tử mảng và áp dụng hàm sin trên mảng đó bằng phương thức

peak, _ = find_peaks(value, height=0)
plt.plot(value)
plt.plot(peak, value[peak], "*")
plt.plot(np.zeros_like(value), "--", color="green")
plt.show()

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tính các chỉ số hoặc đỉnh cao nhất bằng mã bên dưới

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Đây là cách tìm các đỉnh bằng phương pháp

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

Đọc. scipy tối ưu hóa – hướng dẫn hữu ích

scipy tìm chiều rộng đỉnh

Python SciPy có phương thức

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

Cú pháp được đưa ra dưới đây

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Các tham số ở đâu

• x(dãy). Nó được sử dụng để chấp nhận tín hiệu
• wlen(int). Nó được sử dụng để chỉ định độ dài cửa sổ mẫu
• đỉnh (dãy). chỉ số đỉnh trong x
• rel_height(phao). Chọn chiều cao tương đối mà tại đó chiều rộng của đỉnh được biểu thị bằng phần trăm độ nổi bật của nó. Bề rộng của pic được tính tại đường đồng mức thấp nhất của nó ở 1. 0 và một nửa chiều cao nổi bật được tính bằng 0. 5
• nổi_dữ_liệu(tuple). Khi được gọi với cùng tham số x và các đỉnh, một bộ gồm 3 mảng khớp với kết quả của các đỉnh nổi bật

Phương thức

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

Hãy cùng xem một ví dụ bằng cách làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Tạo tín hiệu bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Xác định chiều rộng của tất cả các đỉnh bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Vẽ độ rộng của tín hiệu, đỉnh và đường đồng mức bằng mã bên dưới

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Đây là cách tính chiều rộng của đỉnh bằng phương pháp

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

Đọc. Python scipy FFT [11 ví dụ hữu ích]

scipy Tìm đỉnh và thung lũng

Trong Python SciPy, không có phương pháp sẵn có để tìm các đỉnh và đáy của tín hiệu, ở đây chúng tôi sẽ thực hiện tác vụ này theo cách thủ công bằng cách sử dụng phương pháp

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

Để tìm các đỉnh và đáy của luồng tín hiệu, hãy làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tạo dữ liệu bằng mã bên dưới

from scipy.signal import find_peaks
from scipy.misc import electrocardiogram
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Tính toán các đỉnh sử dụng đoạn mã dưới đây

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Tính toán các thung lũng bằng mã dưới đây

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Vẽ biểu đồ với dữ liệu đỉnh và đáy mà chúng tôi đã tạo bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Đây là cách tìm đỉnh và đáy của tín hiệu trong Python SciPy

Đọc. Scipy Linalg – Hướng dẫn hữu ích

scipy Tìm đỉnh cực tiểu

Chúng ta đã học cách tìm các đỉnh hoặc giá trị lớn nhất của tín hiệu bằng phương pháp

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Để tìm cực tiểu của tín hiệu hoặc dữ liệu đã cho, hãy làm theo các bước dưới đây

Nhập các thư viện cần thiết bằng mã python bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Tạo tín hiệu bằng dữ liệu ngẫu nhiên bằng cách làm theo mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Tính cực tiểu của tín hiệu bằng đoạn mã dưới đây

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Đặt cực tiểu được tính toán trên biểu đồ bằng mã bên dưới

value = electrocardiogram()[1000:5000]

Đây là cách tìm cực tiểu của tín hiệu hoặc dữ liệu bằng phương pháp

scipy.signal.peak_prominences(x, wlen=None, peaks)

Ngoài ra, hãy xem thêm một số hướng dẫn về Python Scipy

• Kiểm tra Chi-Square Python
• Python scipy lognormal
• Python scipy lũy thừa
• Số liệu thống kê scipy Zscore + Ví dụ
• Scipy Convolve – Hướng dẫn đầy đủ
• Tín hiệu scipy – Hướng dẫn hữu ích
• Tích hợp scipy + Ví dụ

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng ta đã tìm hiểu về “Scipy Find Peaks” và đề cập đến các chủ đề sau

• scipy tìm đỉnh
• scipy tìm thấy đỉnh cao của sự nổi bật
• scipy Tìm đỉnh cwt
• scipy Tìm đỉnh và thung lũng
• scipy Tìm đỉnh cực tiểu
• scipy tìm chiều rộng đỉnh

Bijay Kumar

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi