Algorithm 利用小波变换去除基线信号

我收到的信号电平数据如下所示：

从这个信号中，我只想从信号中分离出峰值。例如，我们可以看到信号电平从时间步47开始恶化，在时间步53变得更糟。我想把它从原始信号中分离出来。我想知道小波变换能不能解决我的问题。如果你有其他更好的算法来解决这个问题，请与我分享你的想法

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非常感谢你的建议

当然可以使用小波，但我不确定是否有必要。如果您只是试图识别这两个峰值出现的时间点，那么它们对于直接识别来说是非常不同的。如果你想要更清晰的分离，你可以将信号通过小波滤波器，识别出时间和频率上的峰值，定义振幅分离的阈值（但由于后面还有其他峰值，因此必然会有一些混合），最后进行逆变换以得到过滤后的信号。

谢谢@Melanie Kan，我试图检查这个方法是否提供了改进的结果。有一些以前的文献，他们只尝试使用线性旁路滤波器，这已经改善了结果，所以我希望这将有助于获得更好的结果。任何人都知道我如何在Python中实现这一点，以消除基线。。。