写一个adc采集识别正弦波的函数

下面是一个示例函数，用于ADC采集并识别正弦波：

import numpy as np

def identify_sine_wave(samples, threshold=0.9):
    # 计算采样值的均值和标准差
    mean = np.mean(samples)
    std = np.std(samples)

    # 标准化采样值
    normalized_samples = (samples - mean) / std

    # 计算正弦波的参考信号
    x = np.arange(len(samples))
    reference_signal = np.sin(2 * np.pi * x / len(samples))

    # 计算采样值与参考信号之间的相关性
    correlation = np.correlate(normalized_samples, reference_signal)

    # 判断是否为正弦波
    if correlation.max() > threshold:
        return True
    else:
        return False

这个函数接受一个采样数据的数组 `samples`，默认阈值为0.9。首先，它计算采样值的均值和标准差，并标准化采样值。然后，它生成一个与采样数据长度相同的正弦波参考信号，并计算标准化采样值与参考信号之间的相关性。如果相关性的最大值超过阈值，则判断为正弦波，返回True；否则，判断不是正弦波，返回False。

需要注意的是，这个函数只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。