nums = [1,2,3,2,4,5,4,3,2,1,8,9,10,11,10,9,8]
peaks = []
troughs = []
for idx in range(1, len(nums)-1):
if nums[idx-1] < nums[idx] > nums[idx+1]:
peaks.append((idx, nums[idx]))
i
转载
2023-06-03 00:51:55
467阅读
在K线图分析中经常需要查看波峰与波谷的情况，鉴别是否后续高点是否高于或低于前一个高点，后续低点是否高于或低于前一个低点；另一种情况是寻找曲线形态，诸如头肩顶（底）、双重顶（底）等。在K线图中直接查找会比较费劲，如果通过代码编写，把比较重要的波峰（高点）、波谷（低点）找出，将这些比较重要的高点低点连线，就可以比较容易地看出高低位置和找出曲线形态。目录效果寻找波峰波谷策略代码可视化部分代码使用效果左侧
转载
2024-04-19 13:24:30
94阅读
振幅为零的点称为波节，振幅最大处称为波腹。波节两侧的振动相位相反。相邻两波节或波腹间的距离都是半个波长。在行波中能量随波的传播而不断向前传递，其平均能流密度不为零；但驻波的平均能流密度等于零，能量只能在波节与波腹间来回运行。
由於节点静止不动，所以波形没有传播。能量以动能和位能的形式交换储存，亦传播不出去。
测量两相邻波节间的距离就可测定波长。各种乐器，包括弦乐器、管乐器和打击乐器，都是
转载
2023-12-08 09:53:52
313阅读
# 实现“波峰波谷”的Python教程
## 一、流程概述
在处理信号数据时，识别波峰和波谷是非常重要的一环。这意味着我们需要一种方法来检测在数据中显著的高点（波峰）和低点（波谷）。下面是实现“波峰波谷”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 生成或读取数据 |
| 3 | 应用平滑技术（可选） |
|
# Java 曲线波峰波谷检测实现
## 简介
在本文中，我将介绍如何使用 Java 实现曲线的波峰波谷检测。首先，我会给出整个实现过程的流程图，并逐步讲解每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码和相关数学公式。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 读取曲线数据
op2=>operation: 找到波峰和波谷
op3=>operation:
原创
2023-08-09 15:36:01
214阅读
在数据分析、信号处理等领域，波谷波峰问题通常涉及到如何检测时间序列数据中的极大值与极小值。在使用 Python 进行这样的处理时，通常需要考虑各种因素，例如环境要求、依赖管理、性能调优等。下面是解决波谷波峰问题的过程。
### 环境预检
在开始之前，确保你的环境满足以下系统要求：
| 系统要求 | 版本 |
|------------|---------------|
# 使用 Python 实现波峰波谷函数
在数据分析与信号处理中，波峰和波谷是非常重要的概念。通过识别波峰和波谷，我们可以分析数据的变化趋势和周期性。本文将指导初学者实现一个简单的波峰波谷函数。
## 流程概述
首先界定整个过程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------------------|
在通过电流钳观察电机电流的时候，会发现一种现象，就是相电流波形波峰的附近总是存在一定的毛刺，这种毛刺在大功率平台上更加明显，甚至导致电机振动？其波形如下图所示：电流波形的异常与电压的变化是分不开的，电流的纹波其实要回到电压矢量实现过程，即PWM发波的角度去理解，在进行交流电流控制的时候实际上是通过8个基础电压矢量进行的。 不同矢量对应的电流变化是不同的，总结如下：000 对应电流变化
# 如何用Python实现识别波峰波谷
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python实现识别波峰和波谷的功能。在这篇文章中，我将详细阐述整个实现过程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 实现流程
首先，让我们看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
gantt
title Python识别波峰波谷实现流程
section 数据准备
原创
2024-02-22 08:03:23
420阅读
1. 前言在图像分析里，投影曲线是我们经常要用到的一个图像特征，通过投影曲线我们可以看到在某一个方向上，图像灰度变化的规律，这在图像分割，文字提取方面应用比较广。一个投影曲线，它的关键信息就在于波峰与波谷，所以我们面临的第一个问题就是找到波峰与波谷。第一次涉及到求波峰与波谷时，很多人都不以为意，觉得波谷波峰还不容易，无非是一些曲线变化为零的点，从离散的角度来说，也就是:波峰：F(x)>F(x
# Python 提取波峰波谷：分析时间序列数据
在数据分析中，提取波峰和波谷是理解时间序列数据的重要步骤。波峰是数据中的局部最大点，而波谷则是局部最小点。有效提取这些点能够帮助我们更好地理解数据的趋势与特性。
## 波峰和波谷的定义
波峰（Peak）是指在某个区间内，数据值高于前后的数值。波谷（Valley）则相反，是指在某个区间内，数据值低于前后的数值。通过识别这些特征，我们可以获得数据
原创
2024-10-13 06:47:57
503阅读
信号识别-波峰波谷二阶差分识别算法前言波峰波谷算法实际上代码 前言在图像分析里，投影曲线是我们经常要用到的一个图像特征，通过投影曲线我们可以看到在某一个方向上，图像灰度变化的规律，这在图像分割，文字提取方面应用比较广。一个投影曲线，它的关键信息就在于波峰与波谷，所以我们面临的第一个问题就是找到波峰与波谷。 第一次涉及到求波峰与波谷时，很多人都不以为意，觉得波谷波峰还不容易，无非是一些曲线变化为零
转载
2024-02-25 14:09:14
363阅读
# Python求波峰波谷的实现方法
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python来求解波峰和波谷。波峰和波谷可以在一组数据中找到，它们是连续的高点和低点。对于一个给定的数据集，我们需要找到这些波峰和波谷的位置。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现的步骤，我们可以使用一个流程图来表示这些步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
原创
2023-09-02 15:38:15
1253阅读
# 教你实现 Hive 中的波峰波谷
在大数据分析中，波峰波谷（Peak-Valley）数据的分析常被用来寻找时间序列数据的显著变化点。这在金融分析、气象数据及其它领域中尤为重要。下面我们将详细介绍如何在 Hive 中实现这一过程。
## 整体流程
为了在 Hive 中实现波峰波谷检测，通常需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-21 07:41:57
60阅读
曲线的波峰和波谷查找算法原理：投影曲线实际上是一个一维的向量： V=[v1,v2,…,vn] 其中vi,i∈[1,2,…,N]，代表图像在第i行或列上的灰度累积。当然不仅仅是投影曲线，T也可以是某一事件中变量的观测值，我们需要研究这个变量的变化规律。 查找算法如下：假投影曲线可以表示为V=[v1,v2,…,vn]。计算V的一阶差分向量DiffV: Diffv(i)=V(i+1)−V(i),其中i∈
转载
2023-10-12 10:12:17
124阅读
点赞
目录题目1：排序子序列中单调序列最少数题目2：序列相邻波峰和波谷的最大差题目1：排序子序列中单调序列最少数
题目出处：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/2d3f6ddd82da445d804c95db22dcc471 思路：找出极值点（满足 input[i] > input[i-1] && input[i] >
转载
2023-06-13 22:32:18
271阅读
# 如何使用Python识别曲线波峰波谷
## 1. 流程
下面是实现“Python识别曲线波峰波谷”的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取曲线数据 |
| 3 | 寻找
原创
2024-06-15 04:30:21
435阅读
# Python 计算波峰和波谷
## 引言
在信号处理和数据分析中，计算波峰和波谷是很常见的任务。波峰和波谷是波形信号中的极值点，通常用于检测周期性变化或者信号的峰值和谷值。Python提供了丰富的工具和库，使得计算波峰和波谷变得简单和高效。本文将介绍使用Python计算波峰和波谷的方法，并提供相应的代码示例。
## 理论基础
在计算波峰和波谷之前，我们先了解一下波峰和波谷的定义和特点。
原创
2024-01-05 10:22:55
1086阅读
一、利萨茹曲线二、计算斐波那契数列 三、方波方波可以近似表示为多个正弦波的叠加。任意一个方波信号都可以用无穷傅里叶级数来表示。需要累加很多项级数，且级数越多结果越精确，这里取 k=99（可以分别设置为9，50，1000等进行测试观察生成效果） 以保证足够的精度。绘制方波的步骤如下。1) 初始化 t 和 k 开始，并将函数值初始化为1. m = np.linspace(-np.pi, np
转载
2023-07-03 01:47:54
383阅读
numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多，显示前5个和后5个偏度：衡量随机分布的不均衡性，偏度=0，数值相对均匀的分布在两侧峰度：概率密度在均值处峰值高低的特征python计算数据均值、标准差、偏度、峰度：import numpy as np
from scipy import stats
x = np.random.randn(10000)
mu = n
转载
2023-06-10 18:04:53
490阅读
