使用python怎么计算波峰波谷值?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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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()Python主要用来做什么
Python主要应用于:1、Web开发;2、数据科学研究;3、网络爬虫;4、嵌入式应用开发;5、游戏开发;6、桌面应用开发。
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