Scipy的signal.find_peaks_cwt掛起

Question

我有一個簡單的問題，我需要找到波形的峯值。現在，我使用scipy庫中的find_peaks_cwt方法完成了此操作。但是，在這種情況下，我的程序只是試圖找到峯值時掛起。我認爲這與波形中的樣本數量或我正在使用的「寬度」參數有關。

下采樣信號後，我能夠正確地找到峯值，但是，它花了很長時間才找到它們。大約五分鐘。

Here是波形的屏幕截圖。

波形有526728個樣本。我不認爲這是一個複雜的任務，我將耗盡硬件資源（內存，CPU等）

Here是我使用該代碼的波形截圖：

iMaxPeaks = signal.find_peaks_cwt(signal, np.arange(35,40), min_snr=2) 

此波包含32000個樣本。

任何幫助或指針在正確的方向非常感謝。

Answer 1

從文檔爲：find_peaks_cwt

scipy.signal.find_peaks_cwt(vector, widths, wavelet=None, max_distances=None, gap_thresh=None, min_length=None, min_snr=1, noise_perc=10)[source]

試圖找到在1-d陣列的峯。

一般的方法是通過對每個寬度寬度的小波（寬度）進行卷積來平滑矢量。在足夠的長度尺度上出現並且具有足夠高的SNR的相對最大值被接受。

這種卷積（對於5個寬度中的每一個）很可能是導致代碼花費很長時間運行的原因。仔細查看源代碼，find_peaks_cwt調用cwt，它調用scipy.signal.convolve：此方法似乎不使用FFT方法進行卷積，對於大型陣列來說可能會更快。

如果您可以使用FFT重新實現卷積，則可能會看到性能有所提高。 （你的樣本數量526728，剛剛超過2^19，如果你用2^19 = 524288個樣本過來，它會更快）。

要查看您是否遇到了內存限制，可以嘗試緩慢增加樣本大小，查看是否存在性能急劇下降的臨界大小。