这是全局场景：我正在使用 Python 3.8 记录来自新型传感器的一些简单信号。我已经过滤了信号以获得更好的表示，让我们运行数据分析的其他算法。没什么特别的。
遵循一些我需要运行算法的信号：
这些信号来自我正在研究的传感器。我的目标是获取信号开始增加或减少的时间戳。我实际上只需要为一个信号（蓝色或橙色）运行这个算法。 我报告了这两种信号，因为它们具有对抗性行为，并且可能对完成我的任务有用。
换句话说，这些信号被认为是足部屈曲伸展（FLE/EXT），那么它们开始增加的点代表我开始移动脚的点。反之亦然，当我向后移动我的脚时，会导致信号幅度降低。
我的工作是识别 FLE/EXT，我试图检查一阶导数，但它似乎没有给我任何有用的信息。 我还尝试通过查找连续卷积的平均值何时大于当前的平均值来使用具有固定长度的ones-array 的卷积。
这种方法有两个限制：
我一直在这里，因为我想使用动态阈值方法或类似的方法，它可以让我排除任何固定阈值。
我希望与您讨论以解决我的问题。你怎么认为？ 请，如果有什么不清楚的，我准备好澄清。
最好的问候， V
