Numpy 关于改进信号峰值分析的提示。（峰值宽度） 大家好。我有数百种这种形式的信号 检测到高于某个阈值的峰值。

我将峰值宽度定义为最大值一半时的半高宽全宽。然而，我用一个三次多项式拟合了信号的谷值，所以我定义了一个峰值，即从基线到峰值的距离，其指数与峰值到峰值的指数相同

我将峰值宽度计算为信号交叉点与直线之间的最大距离，为最大距离的一半。它如下所示：

roots = indeces_of_intersections

intersection_lengths=[abs(y - x) for x, y in it.combinations(roots, 2)]

calculated_width = max(intersection_lengths)

我在一致地计算峰宽时遇到了问题，这是因为有时线与不同峰上的点相交

我限制了定义此相交线的域：

Domain=[峰值左侧一点，右侧一点]

但是这个域限制对于所有峰值都是相同的

我曾考虑过如何对不同的峰值进行域更改，但不确定如何实现。我的代码几乎是完全自动化的，我必须保持这种方式

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将我的问题发布到此处帮助我实现了一个简单的解决方案：

more_than_peak=[x for x in it.ifilter(lambda x: x if x>peaks[i] else 0, roots)]
less_than_peak=[x for x in it.ifilter(lambda x: x if x<peaks[i] else 0, roots)]
if len(more_than_peak)>0 or len(less_than_peak)>0:
     width = min(more_than_peak)-max(less_than_peak)

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在这里，我找到了峰值指数左右的交点。然后，我发现最小的一个在峰值的右边，最大的一个在x轴的左边，增加到右边。如此简单和快速

另外，让我澄清一下：如果我将相交线域设置得太小，它将无法检测到较大的峰值。我曾经考虑过要建立一条线，从中间开始向外延伸，直到到达两边的第一个交叉点。另外，如果我有交点的指数，我可以找到哪一对最小，我想它也包含峰值指数。你可以使用样条插值来计算数据的一阶导数和二阶导数，从中你可以确定峰值以及其他峰值何时开始。如果你的数据是噪声，你也可以尝试使用一些平滑方案。谢谢你的建议。这些都是很好的观点，但是，我已经有了一个离散信号，所以插值会比较慢，并且可能会导致错误。我仍然不清楚这将如何帮助我解决相交问题，我认为这是一种测量宽度的简单方法，我现在已经解决了这个问题。使用a，你将获得分段多项式，通常是数据点之间每个间隔的一个多项式，给你一个近似的连续函数。但是从这里，你可以看到每个数据点上的导数，并计算出斜率是向上还是向下，从而得到一个峰值或谷值。除非您有千兆字节的数据需要实时处理，否则我认为您不会有性能问题。