用于从记录的噪声数据中检测峰值的算法。里面的图表

Question

所以我从Android GPS中记录了一些数据，我正试图找到这些图的高峰，但我找不到任何具体的东西，也许是因为我不太清楚我是什么我正在寻找。我找到了一些MatLab函数，但我找不到实际的算法。我需要在Java中这样做，但我应该能够翻译其他语言的代码。

正如你所看到的，有许多“迷你峰”，但我只想要主要的那些。

Answer 1

我认为你想要做的是通过某种低通滤波器来运行它。根据您想要从这个数据集中获得的确切内容，可能会有一个简单的“盒子车”过滤器 足够：在每个点，取N个样本的平均值，以该点为中心， 并将平均值作为过滤值。 N越大，过滤后的数据将越积极地平滑。

Answer 2

我猜你有很多分数...计算它们的平均值，从所有点的值中减去它，并从每个范围得到最高点值（负值或正值），其中点具有相同的符号，直到它们改变它。我希望我很清楚...

Answer 3

由于特别讨厌和嘈杂的数据，我通常使用平滑。平滑的最简单示例是移动平均值。然后你可以在那个移动平均线上找到peacks。然后，您只需返回原始数据，并将最接近的峰值移至您在移动平均线上找到的峰值。

Answer 4

我已经做了一些调查峰值检测，我可以告诉你，如果你的数据没有表现，它可能会弄乱你的算法。在我的脑海中，您可以尝试：选择一个阈值，即阈值= 250.如果数据高于阈值，请在该时间段内找到最大值。这假设您拥有的数据平均值约为230.不确定您想获得多少花哨。希望有所帮助。