極小値に続くローカル最大値を特定する

Question

分析したいノイズのあるデータがあります。ここでのデータを例として考えてみましょう。だから、プロットした後、我々はLOCAの最小x=5周りとすぐに私たちが極大値に達したかした後に発生

set.seed(98765) 
A <- seq(0, 3, 0.01) 
B <- round(exp(A),digits = 2) 
B <-round(ifelse(B>1.5, jitter(B, factor = 200),B),digits = 2) 
# 
C <-seq(3,3.5,0.01) 
D <- rep(B[301],51) 
D <-round(jitter(D, factor = 0.8),digits = 2) 
# 
E <-seq(3.5,4,0.01) 
Ff <- rep(D[51],51) 
Ff <-round(jitter(Ff, factor = 1.3),digits = 2) 
# 
G <- seq(4,5, 0.01) 
H <- (-10*G)+60 
H <- round(jitter(H, factor = 50),digits = 2) 
# 
I <- seq(5,6,0.01) 
J <- 5*I-15 
J <- round(jitter(J, factor = 50),digits = 2) 
# 
K <- seq(6,8,0.01) 
L <- (-2*K)+27 
L <- round(jitter(L, factor = 40),digits = 2) 
# 
X <- c(A,C,E,G,I,K) 
Y <- c(B,D,Ff,H,J,L) 
# 
df1 <- data.frame(X,Y) 
ggplot(df1, aes(X,Y))+geom_point() 

参照してください。

このローカルマキシマの2つの最大Y値はどのようにして取得できますか？

xの制約（最小値に対応）を指定することで最大値を得ることができますが、実際の位置は変更されますが、形状の形は変わりません。

## max value 
## max(df1$Y[df1$X>5]) 

Answer 1

これはここではない完全な答えですが、あなたは地元の最大値と最小値をhttpを見つけることにこの質問を見ることができます参考のためにいくつかの方向

#Fit a smooth spline to the data and extract y-value 
dty = smooth.spline(df1$X, df1$Y)$y 

#Obtain delta values for dty 
delta = c(0, diff(dty)) 

#Plot the data as a line 
plot(df1$X, df1$Y, type = "l") 

#Points corresponding to zero in diff for dty are local maxima and minima (in theory) 
#In practice, you may have to tweak the tolerance 
points(df1$X[which(delta > -0.01 & delta < 0.01)], 
     df1$Y[which(delta > -0.01 & delta < 0.01)], 
     pch = 19, col = 'red')