scipy.signal.find_peaks_cwt返回非峰值的其他点

Question

我正在使用scipy peakfinderscipy.signal.find_peaks_cwt来查找信号中的峰值。所有的峰值都是可靠的，但是我总是得到一些额外的结果（到目前为止，所有的结果都是在信号的末尾），这些结果都不是峰值。我想知道为什么会这样。。。在

下面是一个综合数据的完整示例：

from scipy.signal import find_peaks_cwt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # for jupyter notebooks

x = np.arange(0, 15, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(y)

peakinds = find_peaks_cwt(y, np.arange(1, 5))
plt.plot(peakinds, y[peakinds], 'o')

（要在普通pythonshell中运行，umcomment %matplotlib inline，并在末尾添加plt.show()）

用标记为点的峰值绘制：

（最后三个点不应该在那里）

我的真实数据也会发生同样的事情：

（这里最后一个点错了）

为什么会这样？在

Answer 1

您在find_peaks_cwt中的widths参数就是问题所在。在

from scipy.signal import find_peaks_cwt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 15, 0.1)
y = np.sin(x)
fig0 = plt.figure()
ax0 = fig0.add_subplot(111)
ax0.plot(y)

peakinds = find_peaks_cwt(y, np.arange(1, 10))  # Here changed 5 to 10
ax0.plot(peakinds, y[peakinds], 'o')
plt.axis([0, 160, -1.1, 1.1])

{a1}

从documentation：

宽度：序列 用于计算CWT矩阵的一维宽度数组。一般来说，这个范围应该包括预期的峰值宽度。在

编辑：

默认使用的小波是Ricker小波。基本上，在所有指定的widths（通过调用ricker(width[i])）在信号和小波之间执行卷积。因此，您给出的范围必须从小（精确定位峰值）到足够大（用于检测感兴趣的峰值），但不能太大（为了避免混叠，让我们记住小波在频域中工作）。在

文档摘要：算法如下：1-对给定的宽度对向量进行连续小波变换。这是每个宽度的向量与小波（宽度）的卷积。在

如果你用np.arange(10, 20)改变widths，你会注意到峰值被检测到，但它们的最大值没有很好地定域（我们缺少精细尺度）。如果您再次尝试使用np.arange(1, 20)，则峰值会更好地本地化。在

另外，如果您想可视化ricker小波：

^{pr2}$

编辑2:

至于在信号末尾错误地检测到的额外峰值，这很可能是由于边界效应。基本上，卷积的窗口超出了信号的最后一个采样。通常情况下，对信号进行填充（零填充、信号包装等），但这取决于它的执行方式（或根本不执行），这种错误可能会发生。在处理这些类型的方法时，丢弃前几点和最后几点通常是合适的。在