FindPeaks

FindPeaks[list]

list 中に検出された峰の位置と値を与える.

FindPeaks[list,σ]

スケール σ までガウス(Gauss)ぼかしを切り抜ける峰を求める.

FindPeaks[list,σ,s]

最低鋭度が s の峰を求める.

FindPeaks[list,σ,s,t]

値が t より大きい峰だけを求める.

FindPeaks[list,σ,{s,σs},{t,σt}]

鋭度と値の閾値に異なるスケールを使う.

詳細とオプション

  • FindPeaksは,指定された制約条件を使って極大値を求め,結果を{{x1,y1},{x2,y2},}として返す.
  • 入力 list は以下のいずれの形式でもよい.
  • {y1,y2,}値のリスト
    TimeSeries[]定期的にサンプリングされた時系列オブジェクト
    EventSeries[]定期的にサンプリングされた事象系列オブジェクト
  • FindPeaks[list]は,スケール,鋭度,閾値のパラメータを自動的に選択する.
  • ノイズに関連した峰の検出を避けるために,入力は標準偏差 σ を使ったガウスのフィルタリングで正則化される.
  • σ の値は,デフォルトで,である.nlist 中のデータ点の数である.σ の値が大きいと峰の数が少なくなる.
  • 正規化されたデータ中に検出された峰は対応するもとのデータの峰まで追跡される.
  • デフォルトで,峰は鋭度()に基づいてはフィルターされない.鋭度 s はスケール σ のガウスフィルタによってデータの二次導関数として計算される.{s,σs}を使ってより小さいスケールを指定する.
  • デフォルトで,任意の高さの峰が返される.閾値 t を使って小さい値の峰を無視する.0以外のスケールで閾値を適用する場合には{t,σt}を使う.
  • FindPeaks[list,σ,s,t]FindPeaks[list,σ,{s,σ},{t,0}]に等しい.
  • 使用可能なオプション
  • InterpolationOrder Automatic次数3までのスプライン補間次数
    Padding "Reflected"使用する充填スキーム
  • デフォルトで,データのリストにはInterpolationOrder1が仮定される.TimeSeriesオブジェクトについては,補間次数が継承される.
  • 峰の位置の計算には補間次数が使われる.峰は{x,y}サンプルの補間次数の間や上にあることがある.
  • 補間次数0あるいは1については,2つあるいはそれ以上のデータサンプルのプラトーの中心位置に単一の峰が割り当てられる.
  • Paddingの可能な設定については,ArrayPadの関数ページを参照のこと.

例題

すべて開くすべて閉じる

  (1)

リスト中の主峰の位置と高さを求める:

リストと検出された峰を可視化する:

スコープ  (12)

データ  (4)

1Dリストの峰:

TimeSeriesオブジェクトの峰:

EventSeriesオブジェクトの峰:

峰を求める:

Quantityオブジェクトのリストの峰:

30メートルよりも高い値についての閾値:

パラメータ  (8)

デフォルトで,自動スケールが使用される:

スケール におけるすべての峰を求める:

異なるスケールで峰を計算する:

スケール での峰を求めるときは,スケール までのぼやけに耐える峰のみが返される:

スケール における信号とそのぼやけたバージョン:

デフォルトで,峰は に等しいその鋭さに基づいてはフィルターされない:

最低の鋭さの値 を指定する:

鋭さは,負の第2導関数で定義され,指定された s より大きくなければならない:

最低の高さの値 を指定する:

スケール を使い,データを平滑化した後で,閾値を適用する:

オプション  (3)

InterpolationOrder  (1)

デフォルトで,InterpolationOrder1が使われる:

三次補間の峰を求める:

峰の数と位置は補間次数によって異なることがあるので注意のこと:

Padding  (2)

デフォルトで,Padding"Reflected"が使われる:

一定の充填を指定する:

充填は境界における峰の出現や位置に影響する:

デフォルトで,"Reflected"充填をすると峰が位置1に出現する:

"Reversed"充填は位置1/2に峰を誘導する:

"Fixed"充填では境界に峰がなくなる:

アプリケーション  (6)

Apple社の2013年の株価の峰を求める:

データのプロット中の峰をハイライトする:

高度データの峰を求める:

2ヶ月間のシカゴの毎日の平均気温:

気温の峰を求める:

ECG信号の峰を求める:

ヒストグラムの峰を使って分布の最頻値を検出する.フレシェ(Fréchet)分布からサンプルを取る:

分布の最頻値を求める:

最頻値をフレシェ分布の理論値と比較する:

音声パワースペクトルの最頻値を使って音の高さを検出する:

パワーピリオドグラムを計算する:

パワースペクトルの最頻値を求める:

最頻値の位置を対応する周波数に変換する:

Wolfram Research (2014), FindPeaks, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/FindPeaks.html (2021年に更新).

テキスト

Wolfram Research (2014), FindPeaks, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/FindPeaks.html (2021年に更新).

CMS

Wolfram Language. 2014. "FindPeaks." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2021. https://reference.wolfram.com/language/ref/FindPeaks.html.

APA

Wolfram Language. (2014). FindPeaks. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/FindPeaks.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2024_findpeaks, author="Wolfram Research", title="{FindPeaks}", year="2021", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/FindPeaks.html}", note=[Accessed: 17-November-2024 ]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_findpeaks, organization={Wolfram Research}, title={FindPeaks}, year={2021}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/FindPeaks.html}, note=[Accessed: 17-November-2024 ]}