- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试将 Matlab 提供的 findpeaks 方法应用于 Python 项目以获得相同的结果。在 Internet 上,我检索了许多算法来查找 python 中的峰值,但我发现的最佳来源是以下一个 -> https://github.com/MonsieurV/py-findpeaks但是,这并没有解决我的问题。在 Matlab 中,我有这行代码:
[pks, locs] = findpeaks(a, 'MINPEAKDISTANCE', 72)
因此,我最初尝试使用 peakutils.indexes 提供的方法,方法如下:
locs= peakutils.indexes(y=a, thres=0, min_dist=72)
for val in locs:
pks.append(a[val])
我不太确定“thres=0”,但在 matlab 中,threshold 的默认值为 0,即使它看起来与 peakutils.indexes 的意图不同。
问题是,在 Matlab 的情况下,我得到了 6635 个峰值,而在 peakutils.indexes 中,我得到了 6630 个峰值(我正在处理来自 PhysioNet 提供的 MIT-BIH ARRHYTHMIA 数据库的信号 108)。此外,其中一些不相等,即在 Matlab 中可能有一个峰位于 155,而在 Python 中它位于 158,即使差异很小,也会导致我的算法出现问题。我实际上正在研究这个版本的用于心电图信号分析的 pan 和 tompkins 算法-> https://it.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45840-complete-pan-tompkins-implementation-ecg-qrs-detector
最佳答案
前段时间我遇到了同样的问题,我发现这个函数工作得很好。它是 Matlab 的等价物,请尝试并告诉我们它是否适合您。代码不是我的。
# %load ./../functions/detect_peaks.py
"""Detect peaks in data based on their amplitude and other features."""
from __future__ import division, print_function
import numpy as np
__author__ = "Marcos Duarte, https://github.com/demotu/BMC"
__version__ = "1.0.4"
__license__ = "MIT"
def detect_peaks(x, mph=None, mpd=1, threshold=0, edge='rising',
kpsh=False, valley=False, show=False, ax=None):
"""Detect peaks in data based on their amplitude and other features.
Parameters
----------
x : 1D array_like
data.
mph : {None, number}, optional (default = None)
detect peaks that are greater than minimum peak height.
mpd : positive integer, optional (default = 1)
detect peaks that are at least separated by minimum peak distance (in
number of data).
threshold : positive number, optional (default = 0)
detect peaks (valleys) that are greater (smaller) than `threshold`
in relation to their immediate neighbors.
edge : {None, 'rising', 'falling', 'both'}, optional (default = 'rising')
for a flat peak, keep only the rising edge ('rising'), only the
falling edge ('falling'), both edges ('both'), or don't detect a
flat peak (None).
kpsh : bool, optional (default = False)
keep peaks with same height even if they are closer than `mpd`.
valley : bool, optional (default = False)
if True (1), detect valleys (local minima) instead of peaks.
show : bool, optional (default = False)
if True (1), plot data in matplotlib figure.
ax : a matplotlib.axes.Axes instance, optional (default = None).
Returns
-------
ind : 1D array_like
indeces of the peaks in `x`.
Notes
-----
The detection of valleys instead of peaks is performed internally by simply
negating the data: `ind_valleys = detect_peaks(-x)`
The function can handle NaN's
See this IPython Notebook [1]_.
References
----------
.. [1] http://nbviewer.ipython.org/github/demotu/BMC/blob/master/notebooks/DetectPeaks.ipynb
Examples
--------
>>> from detect_peaks import detect_peaks
>>> x = np.random.randn(100)
>>> x[60:81] = np.nan
>>> # detect all peaks and plot data
>>> ind = detect_peaks(x, show=True)
>>> print(ind)
>>> x = np.sin(2*np.pi*5*np.linspace(0, 1, 200)) + np.random.randn(200)/5
>>> # set minimum peak height = 0 and minimum peak distance = 20
>>> detect_peaks(x, mph=0, mpd=20, show=True)
>>> x = [0, 1, 0, 2, 0, 3, 0, 2, 0, 1, 0]
>>> # set minimum peak distance = 2
>>> detect_peaks(x, mpd=2, show=True)
>>> x = np.sin(2*np.pi*5*np.linspace(0, 1, 200)) + np.random.randn(200)/5
>>> # detection of valleys instead of peaks
>>> detect_peaks(x, mph=0, mpd=20, valley=True, show=True)
>>> x = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
>>> # detect both edges
>>> detect_peaks(x, edge='both', show=True)
>>> x = [-2, 1, -2, 2, 1, 1, 3, 0]
>>> # set threshold = 2
>>> detect_peaks(x, threshold = 2, show=True)
"""
x = np.atleast_1d(x).astype('float64')
if x.size < 3:
return np.array([], dtype=int)
if valley:
x = -x
# find indices of all peaks
dx = x[1:] - x[:-1]
# handle NaN's
indnan = np.where(np.isnan(x))[0]
if indnan.size:
x[indnan] = np.inf
dx[np.where(np.isnan(dx))[0]] = np.inf
ine, ire, ife = np.array([[], [], []], dtype=int)
if not edge:
ine = np.where((np.hstack((dx, 0)) < 0) & (np.hstack((0, dx)) > 0))[0]
else:
if edge.lower() in ['rising', 'both']:
ire = np.where((np.hstack((dx, 0)) <= 0) & (np.hstack((0, dx)) > 0))[0]
if edge.lower() in ['falling', 'both']:
ife = np.where((np.hstack((dx, 0)) < 0) & (np.hstack((0, dx)) >= 0))[0]
ind = np.unique(np.hstack((ine, ire, ife)))
# handle NaN's
if ind.size and indnan.size:
# NaN's and values close to NaN's cannot be peaks
ind = ind[np.in1d(ind, np.unique(np.hstack((indnan, indnan-1, indnan+1))), invert=True)]
# first and last values of x cannot be peaks
if ind.size and ind[0] == 0:
ind = ind[1:]
if ind.size and ind[-1] == x.size-1:
ind = ind[:-1]
# remove peaks < minimum peak height
if ind.size and mph is not None:
ind = ind[x[ind] >= mph]
# remove peaks - neighbors < threshold
if ind.size and threshold > 0:
dx = np.min(np.vstack([x[ind]-x[ind-1], x[ind]-x[ind+1]]), axis=0)
ind = np.delete(ind, np.where(dx < threshold)[0])
# detect small peaks closer than minimum peak distance
if ind.size and mpd > 1:
ind = ind[np.argsort(x[ind])][::-1] # sort ind by peak height
idel = np.zeros(ind.size, dtype=bool)
for i in range(ind.size):
if not idel[i]:
# keep peaks with the same height if kpsh is True
idel = idel | (ind >= ind[i] - mpd) & (ind <= ind[i] + mpd) \
& (x[ind[i]] > x[ind] if kpsh else True)
idel[i] = 0 # Keep current peak
# remove the small peaks and sort back the indices by their occurrence
ind = np.sort(ind[~idel])
if show:
if indnan.size:
x[indnan] = np.nan
if valley:
x = -x
_plot(x, mph, mpd, threshold, edge, valley, ax, ind)
return ind
def _plot(x, mph, mpd, threshold, edge, valley, ax, ind):
"""Plot results of the detect_peaks function, see its help."""
try:
import matplotlib.pyplot as plt
except ImportError:
print('matplotlib is not available.')
else:
if ax is None:
_, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 4))
ax.plot(x, 'b', lw=1)
if ind.size:
label = 'valley' if valley else 'peak'
label = label + 's' if ind.size > 1 else label
ax.plot(ind, x[ind], '+', mfc=None, mec='r', mew=2, ms=8,
label='%d %s' % (ind.size, label))
ax.legend(loc='best', framealpha=.5, numpoints=1)
ax.set_xlim(-.02*x.size, x.size*1.02-1)
ymin, ymax = x[np.isfinite(x)].min(), x[np.isfinite(x)].max()
yrange = ymax - ymin if ymax > ymin else 1
ax.set_ylim(ymin - 0.1*yrange, ymax + 0.1*yrange)
ax.set_xlabel('Data #', fontsize=14)
ax.set_ylabel('Amplitude', fontsize=14)
mode = 'Valley detection' if valley else 'Peak detection'
ax.set_title("%s (mph=%s, mpd=%d, threshold=%s, edge='%s')"
% (mode, str(mph), mpd, str(threshold), edge))
# plt.grid()
plt.show()
关于python - Python 的 Matlab findpeaks 算法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53304378/
在 Matlab 中,您可以选择创建新的“示例”脚本文件以及脚本、函数、类等。创建它们时,它们会获得一个脚本图标。 它们与其他标准脚本文件的处理方式有何不同? 是否有关于这些示例脚本类型的预期用途的文
我正在运行一个不是我自己编写的大 m 文件,它依赖于某些子函数。我想知道是否在所有嵌套函数的任何地方都使用了特定函数(在我的例子中是函数 eig.m(计算特征值))。有没有快速的方法来做到这一点? 亲
Matlab中有一个函数叫 copulafit .我怎样才能看到这个函数背后的代码?许多 Python 的 numpy 和 scipy 函数在 Github 上很容易开源,但由于某种原因我在 Gith
我定义了一个抽象基类measurementHandler < handle它定义了所有继承类的接口(interface)。这个类的两个子类是a < measurementHandler和 b < me
假设有一个矩阵 A = 1 3 2 4 4 2 5 8 6 1 4 9 例如,我有一个 Vector 包含该矩阵每一列的“类”
我有一个在后台运行的 Matlab 脚本。随着计算的进行,它会不断弹出进度栏窗口。这很烦人。 问题是我没有自己写 Matlab 脚本,这是一段很长很复杂的代码,我不想搞砸。那么如何在不修改 Matla
有没有办法从一个 matlab 程序中检测计算机上正在运行多少个 matlab 进程? 我想要恰好有 n 个 matlab 进程在运行。如果我的数量太少,我想创建它们,如果数量太多,我想杀死一些。您当
我正在测试我们在 Matlab 中开发的一个独立应用程序,当时我注意到它的内存使用量(根据 Windows 任务管理器)达到了 16gb 以上的数倍峰值。我决定在编译版本后面的脚本上使用 profil
我面临着一个相当棘手的问题。在 Matlab 中,命令 S = char(1044) 将俄语字母 д 放入变量 S。但是 disp(S) 返回空白符号,尽管内容实际上是正确的: >> S = char
我在这行 MATLAB 代码中遇到内存不足错误: result = (A(1:xmax,1:ymax,1:zmax) .* B(2:xmax+1,2:ymax+1,2:zmax+1) +
我正在寻找一种在 MATLAB 中比较有限顺序数据与非确定性顺序的方法。基本上,我想要的是一个数组,但不对包含的元素强加顺序。如果我有对象 a = [x y z]; 和 b = [x z y]; 我希
我有一个由 1 和 0 组成的二维矩阵。 mat = [0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1]; 我需
我可以在 Matlab 中用一组 x,y 点绘制回归线。但是,如果我有一组点(如下图),假设我有四组点,我想为它们绘制四条回归线……我该怎么做?所有的点都保存在 x,y 中。没有办法将它们分开并将它们
我正在尝试使用以下代码在 MATLAB 中绘制圆锥体。但是,当 MATLAB 生成绘图时,曲面中有一个间隙,如下图所示。谁能建议关闭它的方法? clearvars; close all; clc; [
我有一个 map称为 res_Map,包含一组不同大小的数组。我想找到用于存储 res_Map 的总内存。 正如您在下面看到的,看起来 res_Map 几乎不占用内存,而 res_Map 中的各个元素
有没有办法在 MATLAB 中组合 2 个向量,这样: mat = zeros(length(C),length(S)); for j=1:length(C) mat(j,:)=C(j)*S;
已结束。此问题不符合 Stack Overflow guidelines 。它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答它。 关闭 5 年前
我正在尝试将MatLab中的t copula适配到我的数据,并且我的功能是: u = ksdensity(range_1, range_1,'function','cdf'); v = ksdens
大家好,我目前正在尝试使用论文“多尺度形态学图像简化”中的 SMMT 运算符 Dorini .由于没有订阅无法访问该页面,因此我将相关详细信息发布在这里: 请注意,我将相关文章的部分内容作为图片发布。
我在MATLAB中编写代码,需要使用一个名为modwt的函数,该函数同时存在于两个我同时使用的工具箱(Wavelet和WMTSA)中。问题在于,一个版本仅返回一个输出,而另一个版本则返回三个输出。我应
我是一名优秀的程序员,十分优秀!