给我一个这样的find_peaks函数
时间: 2024-12-13 12:19:29 浏览: 3
`find_peaks`函数通常用于寻找信号频谱中的一系列峰值点。由于这是一个简化的示例,我会提供一个基本的滑动窗口搜索峰值的方法。在实际应用中,你可能需要考虑更复杂的噪声滤波、平滑算法或统计检验来确定真正有意义的峰值。下面是基本的`find_peaks`函数实现:
```matlab
function [peaks, indices] = find_peaks(spectrum, threshold, window_size, overlap_ratio)
% 参数说明:
% spectrum:输入的频谱数据
% threshold:峰谷之间的最小高度差
% window_size:每个搜索窗口的宽度
% overlap_ratio:相邻窗口的重叠比例
if nargin < 4
overlap_ratio = 0.5; % 默认重叠比例
end
% 计算窗口步长
step_size = window_size * (1 - overlap_ratio);
% 初始化变量
peaks = [];
indices = [];
window_start = 1;
while window_start + window_size <= length(spectrum)
% 定义当前搜索窗口
window_spectrum = spectrum(window_start:window_start+window_size-1);
% 找到窗口内的最大值
max_val = max(window_spectrum);
% 检查最大值是否超过阈值且不是第一个元素
if max_val > threshold && isnan(peaks(end))
% 如果是,则记录峰值及其索引
peaks = [peaks max_val];
indices = [indices window_start + find(window_spectrum == max_val)];
% 否则,移动窗口开始位置
else
window_start = window_start + round(step_size);
end
end
% 如果最后一个窗口的峰值未达到阈值,忽略它
if ~isnan(peaks(end)) && peaks(end) > threshold
peaks = peaks(1:end-1);
indices = indices(1:end-1);
end
end
```
这个函数接受一个频谱数组作为输入,然后通过滑动窗口的方式在各个小段上寻找峰值。请注意,这只是一个基础版本,实际情况可能会更复杂,取决于信号的具体特性和所需的精确度。
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