Определите вектор с тремя пиками и постройте его график.

data = [25 8 15 5 6 10 10 3 1 20 7];
plot(data)

Найдите локальные максимумы. Пики выводятся в порядке возникновения. Первая выборка не включена, несмотря на то, что она является максимальной. Для плоского пика функция возвращает только точку с наименьшим индексом.

pks = findpeaks(data)

pks = 1×3

    15    10    20

Использовать findpeaks без выходных аргументов для отображения пиков.

findpeaks(data)

Создайте сигнал, состоящий из суммы кривых колокола. Укажите местоположение, высоту и ширину каждой кривой.

x = linspace(0,1,1000);

Pos = [1 2 3 5 7 8]/10;
Hgt = [3 4 4 2 2 3];
Wdt = [2 6 3 3 4 6]/100;

for n = 1:length(Pos)
    Gauss(n,:) = Hgt(n)*exp(-((x - Pos(n))/Wdt(n)).^2);
end

PeakSig = sum(Gauss);

Постройте график отдельных кривых и их суммы.

plot(x,Gauss,'--',x,PeakSig)

Использовать findpeaks с настройками по умолчанию для поиска пиков сигнала и их местоположений.

[pks,locs] = findpeaks(PeakSig,x);

Постройте график пиков с помощью findpeaks и маркировать их.

findpeaks(PeakSig,x)

text(locs+.02,pks,num2str((1:numel(pks))'))

Сортируйте пики от самых высоких до самых коротких.

[psor,lsor] = findpeaks(PeakSig,x,'SortStr','descend');

findpeaks(PeakSig,x)

text(lsor+.02,psor,num2str((1:numel(psor))'))

Создайте сигнал, состоящий из суммы кривых колокола, движущихся по полному периоду косинуса. Укажите местоположение, высоту и ширину каждой кривой.

x = linspace(0,1,1000);

base = 4*cos(2*pi*x);

Pos = [1 2 3 5 7 8]/10;
Hgt = [3 7 5 5 4 5];
Wdt = [1 3 3 4 2 3]/100;

for n = 1:length(Pos)
    Gauss(n,:) =  Hgt(n)*exp(-((x - Pos(n))/Wdt(n)).^2);
end

PeakSig = sum(Gauss)+base;

Постройте график отдельных кривых и их суммы.

plot(x,Gauss,'--',x,PeakSig,x,base)

Использовать findpeaks для определения местоположения и построения графика пиков, имеющих значение по меньшей мере 4.

findpeaks(PeakSig,x,'MinPeakProminence',4,'Annotate','extents')

Самые высокие и самые низкие пики - единственные, которые удовлетворяют условию.

Отображение обозначений и ширины в половине обозначений всех пиков.

[pks,locs,widths,proms] = findpeaks(PeakSig,x);
widths

widths = 1×6

    0.0154    0.0431    0.0377    0.0625    0.0274    0.0409

proms

proms = 1×6

    2.6816    5.5773    3.1448    4.4171    2.9191    3.6363

Солнечные пятна - явление циклическое. Известно, что их число достигает пика примерно каждые 11 лет.

Загрузить файл sunspot.dat, который содержит среднее количество солнечных пятен, наблюдаемых каждый год с 1700 по 1987 год. Найдите и постройте графики максимумов.

load sunspot.dat

year = sunspot(:,1);
avSpots = sunspot(:,2);

findpeaks(avSpots,year)

Улучшите оценку продолжительности цикла, игнорируя пики, которые очень близки друг к другу. Найдите и постройте график пиков снова, но теперь ограничьте допустимые разделения пиков до значений, превышающих шесть лет.

findpeaks(avSpots,year,'MinPeakDistance',6)

Использовать пиковые местоположения, возвращенные findpeaks вычисляют средний интервал между максимумами.

[pks,locs] = findpeaks(avSpots,year,'MinPeakDistance',6);

meanCycle = mean(diff(locs))

meanCycle = 10.9600

Создать datetime массив с использованием данных года. Предположим, что солнечные пятна подсчитывались каждый год 20 марта, близко к весеннему равноденствию. Найдите пиковые солнечные пятна лет. Используйте years для указания минимального пикового разделения как duration.

ty = datetime(year,3,20);

[pk,lk] = findpeaks(avSpots,ty,'MinPeakDistance',years(6));

plot(ty,avSpots,lk,pk,'o')

Вычислите средний цикл солнечных пятен с помощью datetime функциональные возможности.

dttmCycle = years(mean(diff(lk)))

dttmCycle = 10.9600

Создайте расписание с данными. Укажите переменную времени в годах. Постройте график данных. Показать последние пять записей расписания.

TT = timetable(years(year),avSpots);
plot(TT.Time,TT.Variables)

entries = TT(end-4:end,:)

entries=5×1 timetable
      Time      avSpots
    ________    _______

    1983 yrs     66.6  
    1984 yrs     45.9  
    1985 yrs     17.9  
    1986 yrs     13.4  
    1987 yrs     29.3  

Загрузите звуковой сигнал с частотой 7418 Гц. Выберите 200 образцов.

load mtlb
select = mtlb(1001:1200);

Найдите пики, которые разделены по крайней мере 5 мс.

Чтобы применить это ограничение, findpeaks выбирает самый высокий пик в сигнале и устраняет все пики в пределах 5 мс от него. Затем функция повторяет процедуру для самого высокого оставшегося пика и выполняет итерацию до тех пор, пока у нее не закончатся пики для рассмотрения.

findpeaks(select,Fs,'MinPeakDistance',0.005)

Найдите пики, которые имеют амплитуду не менее 1 В.

findpeaks(select,Fs,'MinPeakHeight',1)

Найдите пики, которые по крайней мере на 1 В выше, чем их соседние образцы.

findpeaks(select,Fs,'Threshold',1)

Найдите пики, которые падают по крайней мере на 1 В с каждой стороны, прежде чем сигнал достигнет более высокого значения.

findpeaks(select,Fs,'MinPeakProminence',1)

Датчики могут возвращать отсеченные показания, если данные превышают заданную точку насыщения. Можно игнорировать эти пики как бессмысленные или включить их в анализ.

Сформировать сигнал, состоящий из произведения тригонометрических функций частот 5 Гц и 3 Гц, встроенных в белый гауссов шум дисперсии 0,1 ². Дискретизируют сигнал в течение одной секунды со скоростью 100 Гц. Сбросьте генератор случайных чисел для воспроизводимых результатов.

rng default

fs = 1e2;
t = 0:1/fs:1-1/fs;

s = sin(2*pi*5*t).*sin(2*pi*3*t)+randn(size(t))/10;

Моделирование насыщенного измерения путем усечения всех показаний, превышающих заданное ограничение 0,32. Постройте график насыщенного сигнала.

bnd = 0.32;
s(s>bnd) = bnd;

plot(t,s)
xlabel('Time (s)')

Найдите пики сигнала. findpeaks сообщает только передний край каждого плоского пика.

[pk,lc] = findpeaks(s,t);

hold on
plot(lc,pk,'x')

Используйте 'Threshold' пара имя-значение, чтобы исключить плоские пики. Требуется минимальная разность амплитуд $$\mathrm{}{\mathrm{}}^{\mathrm{10-4}}$$ между пиком и его соседями.

[pkt,lct] = findpeaks(s,t,'Threshold',1e-4);

plot(lct,pkt,'o','MarkerSize',12)

Создайте сигнал, состоящий из суммы кривых колокола. Укажите местоположение, высоту и ширину каждой кривой.

x = linspace(0,1,1000);

Pos = [1 2 3 5 7 8]/10;
Hgt = [4 4 2 2 2 3];
Wdt = [3 8 4 3 4 6]/100;

for n = 1:length(Pos)
    Gauss(n,:) =  Hgt(n)*exp(-((x - Pos(n))/Wdt(n)).^2);
end

PeakSig = sum(Gauss);

Постройте график отдельных кривых и их суммы.

plot(x,Gauss,'--',x,PeakSig)
grid

Измерьте ширину пиков, используя в качестве привязки половинную заметность.

findpeaks(PeakSig,x,'Annotate','extents')

Снова измерьте ширину, на этот раз используя в качестве привязки половинную высоту.

findpeaks(PeakSig,x,'Annotate','extents','WidthReference','halfheight')
title('Signal Peak Widths')