Php 如何找到潮汐数据的所有波峰和波谷？

我正在处理一些海洋潮汐数据，其结构如下：

$data = array('date' => array('time' => array('predicted','observed')));

以下是我正在使用的真实数据示例：

这是我试图找到高/低值的尝试：

我的代码当前存在的问题：

• 当读数波动时（如样本数据中

  11/14/2010=>11:30:00

  至

  11/14/2010=>11:54:00

  范围所示），会在方向逻辑中产生“摆动”。这会产生错误的峰谷。我如何避免/纠正这种情况

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注意：我的方法非常“特别”。。我想我不需要任何很棒的数学知识，因为我不想找到任何平均值、近似值或未来的估计值。我非常欣赏一个更好方法的代码示例，即使这意味着扔掉我迄今为止编写的代码。

我还没有详细阅读，但您的方法似乎非常特别。更正确的方法可能是将其与函数相匹配

 f(A,B,w,p;t)=Asin(wt+p)+B 

使用一种方法，例如（不幸的是，必须使用迭代方法来解决）。看看你的样本数据，它似乎是一个很好的适合。当计算w和p时，只需取函数的时间导数并求零，就可以很容易地确定峰值和谷值：

t = (pi(1+2n)-2p)/w

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但我想，如果你的代码真的做到了你想要的，那么把事情复杂化是没有用的。不要再怀疑自己了。：）

峰值/谷值检测的准确度如何？如果你只需要找到峰谷发生的确切记录，检查拐点还不够吗

e、 g.考虑位置“i”处的记录，如果记录[i-1]和记录[i+1]都比记录[i]高，则有一个谷。如果记录[i-1]和记录[i+1]都比记录[i]低，就有一个峰值。只要你的采样率比潮汐变化快（查找），这个过程就会得到你的数据的波峰/波谷

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如果你需要从这张图中生成一张图表，并尝试为波峰/波谷推断出更准确的时间点，那么你就需要做更多的工作。

我不得不对嘈杂的生理数据执行类似的任务。在我看来，你有一个信号调节问题。这是一个对我有用的过程

将时间值转换为秒，即（HH*3600）+（MM*60）+（SS），以生成数字“X”值

使用滑动窗口平滑生成的X和Y阵列，例如宽度为10点。您也可以考虑在这个步骤中用冗余和/或伪造的时间戳过滤数据。

通过比较平滑的Y[1]和Y[0]执行指示相位检测。与上面的帖子类似，如果（Y[1]>Y[0]），您可以假设数据正在攀升到峰值。如果（Y[1]

一旦知道初始相位，可以如上所述执行峰值和谷值检测：如果Y[i]>Y[i+1]并且Y[i]

您可以通过考虑滑动窗口大小将平滑的X值投影回原始X数据来估计峰值/低谷时间（以补偿滑动窗口导致的“信号滞后”）。然后可以将生成的时间值（以秒为单位）转换回HH:MM:SS格式以进行报告

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一种方法可能是定义一个绝对或相对偏差，超过该偏差，您将进一步的峰/谷分类为新的峰/谷，而不是现有峰/谷周围的波动

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目前，<代码> $方向>代码>确定你是否找到了一个峰值或波谷，因此，在符号的导数变化之后，不要转换到另一个状态（找到槽或峰值），只有当偏离当前的峰值/波谷为“大”时，才可以考虑改变状态。够了。

我想你是在寻找局部极小值和极大值吧？这很容易做到：

<?php

$data = array(1, 9, 4, 5, 6, 9, 9, 1);

function minima($data, $radius = 2)
{
  $minima = array();

  for ($i = 0; $i < count($data); $i += $radius)
  {
    $minima[] = min(array_slice($data, $i, $radius));
  }

  return $minima;
}

function maxima($data, $radius = 2)
{
  $maxima = array();

  for ($i = 0; $i < count($data); $i += $radius)
  {
    $maxima[] = max(array_slice($data, $i, $radius));
  }

  return $maxima;
}

print_r(minima($data));
print_r(maxima($data));

?>

您只需指定搜索半径，它将返回数据的局部极小值和极大值数组。它的工作原理很简单：它将数组切割成长度

$radius

的段，并找到该段的最小值。对整个数据集重复此过程

注意半径：通常，您希望选择半径作为数据从峰值到谷底的平均距离，但您必须手动查找。它默认为

2

，只搜索

2

半径范围内的最小值/最大值，这可能会给您的数据集带来误报明智地选择半径。

你必须把它编入你的脚本中，但这一点也不难

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祝你好运

如果你不应该在大约12小时内看到两个最大值或两个最小值，一个简单的解决方案是使用3-5小时左右的滑动窗口，找到最大值和最小值。如果它在第一个或最后30分钟内是最大值，则忽略它

例如，给出以下数据：

1 2 3 4 5 6 5 6 7 8 7 6 5 4 3 2 1 2

还有一个大小为8的窗口，第一个和最后两个窗口被忽略，只看一眼就会看到：

1 2 | 3 4 5 6 | 5 6,  max = 6, ignore = Y
2 3 | 4 5 6 5 | 6 7,  max = 7, ignore = Y
3 4 | 5 6 5 6 | 7 8,  max = 8, ignore = Y
4 5 | 6 5 6 7 | 8 7,  max = 8, ignore = Y
5 6 | 5 6 7 8 | 7 6,  max = 8, ignore = N
6 5 | 6 7 8 7 | 6 5,  max = 8, ignore = N
5 6 | 7 8 7 6 | 5 4,  max = 8, ignore = N
6 7 | 8 7 6 5 | 4 3,  max = 8, ignore = N
7 8 | 7 6 5 4 | 3 2,  max = 8, ignore = Y
8 7 | 6 5 4 3 | 2 1,  max = 8, ignore = Y
7 6 | 5 4 3 2 | 1 2,  max = 7, ignore = Y

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一个问题是，我认为观察值是观察值，可能包含小误差。这至少需要考虑到。例如：

• 仅当至少下两个条目也位于同一方向时才更改方向

• 不要让数据差异太小而做出决策。扔掉无关紧要的数字。如果你说

  $error=0.10，可能会好得多

  并将条件更改为

  如果$previous-$error>$current

  等等

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如果没有错误，人们就不太可能查看您的代码。我用两个问题更新了我的问题，这两个问题是在我开始使用实际数据而不是测试值时出现的。我提供了我正在使用的一些真实数据的导出