Scipy 如何找出峰值的上升和衰减_Scipy_Signal Processing

Scipy 如何找出峰值的上升和衰减

Scipy 如何找出峰值的上升和衰减,scipy,signal-processing,Scipy,Signal Processing,我做了一些信号处理，我是新手。我正在使用scipy.signal进行计算。我能找到峰的高度、宽度，但我想知道我是否也能找到峰的上升时间和衰减时间。这将是从左宽度点到最高峰值点的距离，然后是最高峰值点到右宽度点的距离到目前为止，我有这个，这是从教程 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import electrocardiogram from scipy.signal import find_peaks x = electrocard

我做了一些信号处理，我是新手。我正在使用scipy.signal进行计算。我能找到峰的高度、宽度，但我想知道我是否也能找到峰的上升时间和衰减时间。这将是从左宽度点到最高峰值点的距离，然后是最高峰值点到右宽度点的距离

到目前为止，我有这个，这是从教程

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.misc import electrocardiogram
from scipy.signal import find_peaks
x = electrocardiogram()[2000:4000]
peaks, _ = find_peaks(x, height=0)
plt.plot(x)
plt.plot(peaks, x[peaks], "x")
plt.plot(np.zeros_like(x), "--", color="gray")
plt.show()

esults_full = peak_widths(x, peaks, rel_height=1)

我想我在寻找一阶矩或导数这是一个取决于信号类型的东西，对于这个信号，特别是一种有效的方法是找到所有峰值，然后通过突出范围中点定义的突出阈值过滤峰值

一旦我有了感兴趣的峰值，我就使用上一个和下一个峰值的位置

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从scipy.misc导入心电图
从scipy.signal导入查找峰值，峰值突出
x=心电图（）[2000:3500]
#b、 a=黄油（4,0.001，‘高’）
#x=L过滤器（b，a，x）
峰值，u=查找_峰值（x）
日珥，u，u=峰值日珥（x，峰值）
选定=日珥>0.5*（np.min（日珥）+np.max（日珥））
左=峰值[：-1][selected[1:]
右=峰值[1:][所选[：-1]]
顶部=峰值[选定]
plt.图（figsize=（14,4））
平面图（x）
plt.绘图（顶部，x[顶部]，“x”）
plt.绘图（左，x[左]，“，标记大小=20）
plt.绘图（右，x[右]，“，”，markersize=20）
plt.show（）

如果要使用“高度阈值”，请删除低于信号频率的频率

来自scipy.signal导入黄油，lfilter
x=心电图（）
plt.图（figsize=（14,4））
b、 a=黄油（4,0.01，‘高’）
plt.绘图（x[2000:10000]）
x=L过滤器（b，a，x）
plt.绘图（x[2000:10000]）
plt.图例（['原始'，'高通过滤']））

关于编码风格偏好，如果你来自MATLAB，你可能会习惯于全球范围内的一切，但我总是说模块是你的朋友：）。我只需导入

scipy.signal

而不是将其成员函数作为全局变量导入，您可以为模块使用一些别名，如

import matplotlib.pyplot as plt

，您可以找到每个模块常用的别名，但这更多是为了程序员的互操作性，而不是强制性的，因此，我是以您的风格编写代码的

衍生品您可以使用

rise=（peaks[top]-peaks[left]）/（top-left）

，和

fall=（peaks[top]-peaks[right]）/（top-right）

，这不是导数的实际值，而是相关的功能特性

此外，如果您想找到最大de，这取决于信号的类型，尤其是对于该信号，一种有效的方法是找到所有峰值，然后通过由突出范围中点定义的突出阈值过滤峰值