仅具有左基数的python中峰值突出的累积总和

Question

我试图找到一个价格序列中仅仅具有左基数的python中峰值突出的累积总和。换句话说，它是撤消冲销或回收的总和。

首先我尝试了以下方法：

from scipy.signal import find_peaks, peak_prominences
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 6 * np.pi, 1000)
x = np.sin(x) + 0.6 * np.sin(2.6 * x)

peaks, _ = find_peaks(x)
prominences = peak_prominences(x, peaks)[0]
prominences

contour_heights = x[peaks] - prominences
plt.plot(x)
plt.plot(peaks, x[peaks], "x")
plt.vlines(x=peaks, ymin=contour_heights, ymax=x[peaks])
plt.show()

结果和情节是一个很好的起点。但是以下是一些问题：

• 峰值与左，右最低值进行比较。我只需要左值较低的比较。
• 峰值只能与先前的谷值/低值进行比较，而不能与谷值中的最低值进行比较
• 如果将峰与先前的谷/谷中的最低值进行比较，则中间的突出部分应忽略。

what i got from the code as a starting point

my required result

一旦视觉确认，我需要计算所有峰值的总和（峰值到谷之间的距离）。请帮忙。

Answer 1

假设我没有误解您的要求（如果可以，请告诉您），这可能会解决您的问题：

您可以使用peak_prominences返回的left_bases计算“左突出度”：

from scipy.signal import find_peaks, peak_prominences
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 6 * np.pi, 1000)
x = np.sin(x) + 0.6 * np.sin(2.6 * x)

peaks, _ = find_peaks(x)
_, left_bases, _ = peak_prominences(x, peaks)
left_prominences = x[peaks] - x[left_bases]

这应该可以解决您的第一个问题。如果我对您的理解正确，那么您想忽略一个较大峰的左底部之后的峰：

keep = ~(
    (left_prominences[:-1] < left_prominences[1:]) 
    & (peaks[:-1] > left_bases[1:])
)
keep = np.concatenate((keep, [True]))  # last peak is always kept
peaks = peaks[keep]
left_prominences = left_prominences[keep]

plt.plot(x)
plt.vlines(x=peaks, ymin=x[peaks]-left_prominences, ymax=x[peaks])

最后，总和很容易计算：

np.sum(left_prominences)  # returns 8.740800984535955

这种方法应该合理快速。