如何使一维信号具有2个最小值？

Question

我有一个看起来像蓝色的信号，我想获得红色的信号，同时又知道在(0, 255)范围内恰好有2个最小值。

为了获得红色信号，我已经完成

@staticmethod
def _smooth_curve(curve, kernel_size=5):
    kernel = np.ones((kernel_size,)) / kernel_size
    smooth = np.convolve(curve, kernel, mode='same')
    return smooth

sig= self._smooth_curve(sig, 20)
sig= self._smooth_curve(sig, 14)
sig= self._smooth_curve(sig, 10)
sig= self._smooth_curve(sig, 6)

这远非健壮。

我想确保获得2个最小值，并且它们出现在3个峰之间。

峰值不一定处于所示的幅度，但是它们是可分离的，这意味着它们不会以发现最小值没有意义的方式重叠。

Answer 1

使用信号的envelope将是一个更好的开始。

该想法已被描述为here，可以使用的功能为scipy.signal.hilbert()。

您可能必须对信封应用过滤器，但是它应该更健壮。

关于您的评论，最少40条左右：然后，您需要使用诸如最大池窗口或最大滚动值之类的东西。就像您的卷积一样，但是它不是求和和除法而是最大。

该想法显示为here。

有scipy.ndimage.filters.maximum_filter适用于图像。文档指出它适用于多维，因此，如果将关键字size设置为也许是3，则它可能适用于一维数组。

还有其他可能更容易的可能性

• scipy.ndimage.filters.maximum_filter1d
• This question有很好的解决方案
• [This question提到了熊猫的rolling函数，可以与max()一起使用