Задайте вектор с тремя пиками и постройте график.

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

Найдите локальные максимумы. Peaks выводятся в порядке вхождения. Первая выборка не включена, несмотря на то, что является максимальным. Для плоского пика функция возвращает только точку с самым низким индексом.

pks = findpeaks(data)

pks = 1×3

    15    10    20

Использование findpeaks без выходные аргументы для отображения peaks.

findpeaks(data)

Создайте сигнал, который состоит 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)

Использование findpeaks с настройками по умолчанию, чтобы найти peaks сигнала и их местоположения.

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

Постройте график peaks с помощью findpeaks и пометьте их.

findpeaks(PeakSig,x)

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

Отсортируйте peaks 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, который состоит из суммы кривых колокола, катающихся на полном периоде 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)

Использование findpeaks для определения местоположения и построения peaks, которые имеют известность не менее 4.

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

Самый высокий и самый низкий peaks являются единственными таковыми, которые удовлетворяют условию.

Отобразите проминенции и ширины на половинном значении всего peaks.

[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 являются циклическим явлением. Их число, как известно, достигает максимума примерно каждые 11 лет.

Загрузите файл sunspot.dat, которая содержит среднее количество солнечных пятен, наблюдаемых каждый год с 1700 по 1987 год. Найдите и постройте график максимумов.

load sunspot.dat

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

findpeaks(avSpots,year)

Улучшите свою оценку длительности цикла, игнорируя peaks, которые очень близки друг к другу. Найдите и постройте график peaks снова, но теперь ограничьте приемлемые разделения пик-пик значениями более шести лет.

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

Используйте пиковые местоположения, возвращенные findpeaks для вычисления среднего интервала между максимумами.

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

meanCycle = mean(diff(locs))

meanCycle = 10.9600

Создайте datetime массив с использованием данных года. Предположим, что солнечные пятна подсчитывались каждый год 20 марта, близко к весеннему равноденствию. Найдите пик солнечного пятна лет. Используйте years функция, чтобы задать минимальное разделение пиков как duration.

ty = datetime(year,3,20);

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

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

Вычислите среднее значение цикла солнечного пятна с помощью datetime функциональность.

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

dttmCycle = 10.9600

Составьте расписание с данными. Задайте переменную времени в годах. Постройте график данных. Отображение последних пяти 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 аудиосигнал, дискретизированный с частотой 7418 Гц. Выберите 200 выборки.

load mtlb
select = mtlb(1001:1200);

Найдите peaks, которые разделены не менее чем на 5 мс.

Чтобы применить это ограничение, findpeaks выбирает самый высокий пик в сигнале и устраняет весь peaks в пределах 5 мс от него. Функция затем повторяет процедуру для самого высокого оставшегося пика и итерация до тех пор, пока у нее не закончатся peaks, которые нужно учитывать.

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

Найдите peaks, которые имеют амплитуду не менее 1 В.

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

Найдите peaks, которые по крайней мере на 1 В выше, чем их соседние выборки.

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

Найдите peaks, 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 больше заданной точки насыщения. Вы можете принять решение игнорировать эти пики как бессмысленные или включить их в свой анализ.

Сгенерируйте сигнал, который состоит из продукта тригонометрических функций частот 5 Гц и 3 Гц, встроенных в белый Гауссов шум отклонения 0,1 ². Сигнал дискретизируется 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;

Симулируйте насыщенное измерение путем усечения каждого показания, которое больше заданной границы 0,32. Постройте график насыщенного сигнала.

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

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

Определите местоположение peaks сигнала. findpeaks сообщает только переднее ребро каждого плоского пика.

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

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

Используйте 'Threshold' Пара "имя-значение", чтобы исключить плоский peaks. Требовать минимальное различие амплитуды $$10^{-4}$$ между пиком и его соседями.

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

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

Создайте сигнал, который состоит 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 ширины peaks, используя половинную известность как ссылку.

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

Еще раз измерьте ширину, на этот раз используя половину высоты в качестве опорной.

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