Python中的峰值检测：scipy.signal.find_peaks_cwt函数如何工作？

Question

我正在寻找一些光谱仪数据中的一些峰值，并试图使用scipy.signal.find_peaks_cwt()函数来完成它。

然而，我发现的official documentation并不是太具描述性，而且往往会在噪音中拾取错误的峰值，而有时却没有在数据中拾取实际的峰值。

有没有人能给我一个更好的解释，我可以使用这个函数中的参数，包括“宽度”，或者你能告诉我一些替代方案吗？

Answer 1

如果您的信号相对干净，我建议您首先使用更简单的alternatives，例如PeakUtils indexes function。代码比scipy.signal.find_peaks_cwt更直接：

import numpy as np
from peakutils.peak import indexes
vector = [ 0, 6, 25, 20, 15, 8, 15, 6, 0, 6, 0, -5, -15, -3, 4, 10, 8, 13, 8, 10, 3, 1, 20, 7, 3, 0 ]
print('Detect peaks with minimum height and distance filters.')
indexes = indexes(np.array(vector), thres=7.0/max(vector), min_dist=2)
print('Peaks are: %s' % (indexes))

Scipy find_peaks_cwt在存在嘈杂数据的情况下确实非常有用，因为它使用continuous wavelet transform。