ヒストグラムデータを使用する確率密度関数

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Matplotlibを使用してnumpy.ndarray（長さ1400）をプロットします。私は "ピーク"を検出し、 "ピークではない"とピーク時のy値との間に0.1のような関数を作りたいと思う。ヒストグラムデータを使用する確率密度関数

例チャート：

出典

2016-05-31 Evariste Lily

"ピーク" を定義します。 'y [i]> max（y [i-1]、y [i + 1]）'なら 'y [i]'はピークですか？ – Eric

@エリックそれらのすべてではありません - それらの短い範囲、より大きなもののみ。 –

私はEricに同意します：まずあなたの問題/質問の明確な定義をします。たとえばpeakは15より大きいすべての場合、Pythonで1つのライナーとして解を書くことができます。あなたが魅力的なピーク検出アルゴリズムを必要とするならば、事態はもっと複雑になる可能性があります。 – Bart

あなたのデータにDetectPeaksを適用します。二次微分を計算し、あなたのmpd、mph設定に関して決定してください。

first_derivative = np.gradient(data) 
second_derivative = np.gradient(first_derivative) 
ind = detect_peaks(second_derivative, mpd=20,mph=0, show=True) 
print(ind)

そして、0または最大値のいずれかを使用して配列を埋める---

arr = [] 

for i in range(0,len(n_test)): 
    for j in ind: 
     if i == j: 
      arr.append(n_test[i]) 
    arr.append(0) 


plt.plot(arr)

最後に、他のピーク検出オプションをチェックアウト - peak detection overview

出典

2016-05-31 14:56:19 tesgoe

ヒストグラムデータを使用する確率密度関数

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