算法 - 如何检测稳定下降的噪声数据？

Question

所以我有很多看起来像这样的图表：

它们都遵循相同的基本过程：在开始时或多或少的水平斜率有很多噪声（但通常已经下降），然后是拐点并且更快速下降（噪声越小但仍然嘈杂）接着是平滑的水平坡度。我需要找到一种方法来检测拐点。正如您所看到的，顶部的图表正在缓慢下降，而不是底部的图表。这对我来说是一个问题，因为我尝试过的所有方法（平滑然后计算导数，趋势线和计算线的角度，MSE阈值，CUSUM）都可以很好地快速下降，但不能缓慢下降（或者给出误报）。

Answer 1

也许尝试Savitsky-Golay二阶导数滤波器并考虑最后的负值。

准备好无法纠正的病例。例如，使用深蓝色曲线，我无法确定选择哪种变形。