使用 MATLAB 的 findpeaks() 查找显着峰值答案

【问题标题】：Finding significant peaks with MATLAB's findpeaks()使用 MATLAB 的 findpeaks() 查找显着峰值
【发布时间】：2017-10-25 18:47:19
【问题描述】：

我正在使用 MATLAB 的 findpeaks 函数来快速识别数据中的峰值：

您会注意到第二个负倾斜部分的峰值，在此处放大：

这个峰值是已知的测量结果，我想排除它。我有很多这样的数据，有些带有工件，有些没有，所以我想要一种在遇到时自动排除它们的方法。我需要在 findpeaks 中调整哪些设置以消除这些伪峰？我尝试了“MinPeakProminence”、“Threshold”和“MinPeakWidth”，但无济于事。虽然从图片上可能看不出来，但是这个数据有上千个数据点，所以任何一个点的最近邻都非常相似（看x轴刻度）。

【问题讨论】：

过滤数据，重复。
我担心的是，由于我对峰值位置非常敏感，我不想用过滤器稍微修改它。
@Pete：'MinPeakProminence' 或 'MinPeakWidth' 有什么问题？似乎即使是 0.1 的最小峰值突出也很容易抓住这个例子。

标签： matlab signal-processing

【解决方案1】：

如果您有 R2014b 或更高版本，请尝试查看 MinPeakProminence name-value pair。这可以帮助您选择更突出的峰（相对衡量它们突出的程度），而不是按绝对值选择它们。

【讨论】：

【解决方案2】：

首先使用中值滤波器平滑数据：y = medfilt1(x)，然后对其应用查找峰值z = findpeaks(y)

或者，找到峰值：[pks,locs] = findpeaks(data)，然后遍历每个峰值，看看它是否是其附近的绝对最大值：

span = 10;%play with this number
counter = 0
for ii = 1:length(pks)
   if pks(ii) == max(data(locs(ii)-span:locs(ii)+span))
      counter = counter + 1;
      new_pks[counter]  = pks[ii];
      new_locs[counter] = locs[ii];
   end
end

【讨论】：