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scipy.signal.

peak_widths#

scipy.signal.peak_widths(x, peaks, rel_height=0.5, prominence_data=None, wlen=None)[源代码]#

计算信号中每个峰的宽度。

此函数计算峰的宽度（以样本为单位），该宽度与峰的高度和突出度有相对距离。

参数:
x序列

带有峰的信号。

peaks序列

x 中的峰的索引。

rel_height浮点数，可选

选择测量峰宽度的相对高度，以其突出度的百分比表示。 1.0 计算峰在其最低轮廓线处的宽度，而 0.5 在突出度一半的高度处进行评估。必须至少为 0。有关进一步解释，请参阅注释。

prominence_data元组，可选

一个三数组元组，与使用相同参数 x 和 peaks 调用时 peak_prominences 的输出匹配。如果未提供，则会在内部计算此数据。

wlen整数，可选

一个以样本为单位的窗口长度，作为可选参数传递给 peak_prominences，用于内部计算 prominence_data。如果给出 prominence_data，则忽略此参数。

返回:
widthsndarray

每个峰的宽度，以样本为单位。

width_heightsndarray

评估 widths 时轮廓线的高度。

left_ips, right_ipsndarray

在各个评估高度处，水平线的左侧和右侧交点的插值位置。

引发:
ValueError

如果提供了 prominence_data 但不满足条件 0 <= left_base <= peak <= right_base < x.shape[0]，则每个峰值都具有错误的数据类型、非 C 连续或形状不相同。

警告:
PeakPropertyWarning

如果任何计算的宽度为 0，则会引发此警告。这可能源于提供的 prominence_data 或 rel_height 设置为 0。

警告

对于包含 NaN 的数据，此函数可能会返回意外的结果。为避免这种情况，应删除或替换 NaN。

另请参阅

find_peaks

根据峰属性查找信号内的峰值。

peak_prominences

计算峰的突出度。

注释

计算峰宽度的基本算法如下

  • 使用公式 \(h_{eval} = h_{Peak} - P \cdot R\) 计算评估高度 \(h_{eval}\)，其中 \(h_{Peak}\) 是峰本身的高度，\(P\) 是峰的突出度，\(R\) 是使用参数 rel_height 指定的正比率。

  • 在评估高度处向两侧绘制一条水平线，从峰的当前垂直位置开始，直到该线与斜率相交、信号边界或越过峰的底部的垂直位置（有关定义，请参阅 peak_prominences）。对于第一种情况（与信号相交），使用线性插值估计真正的交点。

  • 计算宽度，即两侧所选端点之间的水平距离。因此，每个峰的最大可能宽度是其底部之间的水平距离。

如上所示，要计算峰的宽度，必须知道其突出度和底部。您可以使用参数 prominence_data 自己提供这些信息。否则，它们会在内部计算（请参阅 peak_prominences）。

在 1.1.0 版本中添加。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.signal import chirp, find_peaks, peak_widths
>>> import matplotlib.pyplot as plt

创建一个具有两个叠加谐波的测试信号

>>> x = np.linspace(0, 6 * np.pi, 1000)
>>> x = np.sin(x) + 0.6 * np.sin(2.6 * x)

查找所有峰值，并计算其在相对高度 0.5（在突出度一半高度处的轮廓线）和 1（在全突出度高度的最低轮廓线处）的宽度。

>>> peaks, _ = find_peaks(x)
>>> results_half = peak_widths(x, peaks, rel_height=0.5)
>>> results_half[0]  # widths
array([ 64.25172825,  41.29465463,  35.46943289, 104.71586081,
        35.46729324,  41.30429622, 181.93835853,  45.37078546])
>>> results_full = peak_widths(x, peaks, rel_height=1)
>>> results_full[0]  # widths
array([181.9396084 ,  72.99284945,  61.28657872, 373.84622694,
    61.78404617,  72.48822812, 253.09161876,  79.36860878])

绘制信号、峰值和计算宽度的轮廓线

>>> plt.plot(x)
>>> plt.plot(peaks, x[peaks], "x")
>>> plt.hlines(*results_half[1:], color="C2")
>>> plt.hlines(*results_full[1:], color="C3")
>>> plt.show()
../../_images/scipy-signal-peak_widths-1.png
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