logo资料库

python计算波峰波谷值的方法(极值点).pdf

第1页 / 共2页
第2页 / 共2页
资料共2页,全文预览结束
python计算波峰波谷值的方法(极值点) 计算波峰波谷值的方法(极值点) python求极值点主要用到scipy库。 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7次多项式拟合 p1 = np.poly1d(z1) #多项式系数 print(p1) # 在屏幕上打印拟合多项式 yvals=p1(xxx) plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) plt.title('polyfitting') plt.show() 得到的图形是: 2. 求波峰值,也就是极大值,得到:signal.find_peaks # 极值 num_peak_3 = signal.find_peaks(yvals, distance=10) #distance表极大值点的距离至少大于等于10个水平单位 print(num_peak_3[0]) print('the number of peaks is ' + str(len(num_peak_3[0]))) plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) plt.title('polyfitting') for ii in range(len(num_peak_3[0])): plt.plot(num_peak_3[0][ii], yvals[num_peak_3[0][ii]],'*',markersize=10) plt.show()
3. 在可导的情形下,可以求导来求极值点,同时得到极大值和极小值点:np.polyder yyyd = np.polyder(p1,1) # 1表示一阶导 print(yyyd) 此时:yyyd.r 即可就得导数为0的点,可以与上述的极大值点对应比较 4. 直接函数分别求极大值和极小值:signal.argrelextrema 函数 print(yvals[signal.argrelextrema(yvals, np.greater)]) #极大值的y轴, yvals为要求极值的序列 print(signal.argrelextrema(yvals, np.greater)) #极大值的x轴 peak_ind = signal.argrelextrema(yvals,np.greater)[0] #极大值点,改为np.less即可得到极小值点 plt.plot(xxx, yyy, '*',label='original values') plt.plot(xxx, yvals, 'r',label='polyfit values') plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') plt.legend(loc=4) plt.title('polyfitting') plt.plot(signal.argrelextrema(yvals,np.greater)[0],yvals[signal.argrelextrema(yvals, np.greater)],'o', markersize=10) #极大值点 plt.plot(signal.argrelextrema(yvals,np.less)[0],yvals[signal.argrelextrema(yvals, np.less)],'+', markersize=10) #极小值点 plt.show() 总结总结 以上所述是小编给大家介绍的python计算波峰波谷值的方法(极值点),希望对大家有所帮助,也非常感谢大家对软件开发网 网站的支持! 您可能感兴趣的文章:python 寻找离散序列极值点的方法python安装scipy的方法步骤详解利用Python scipy.signal.filtfilt() 实现 您可能感兴趣的文章 信号滤波Python基于scipy实现信号滤波功能详解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置
分享到:
收藏