我正在使用欧拉方法(在 Python 中)数值求解一阶微分方程。我从时间 t=0 开始构建解决方案，直到某个任意时间以大小为 0.05 的时间步长进行。结果解决方案的一个示例如下图所示
我想找到我们在该图中看到的最大值(以及它们出现的时间)并将它们存储在字典中。如果整个时间范围内只有一个最大值，我可以使用这段代码
y=[xinitial,viinitial,ainitial]
t=0
maximum=-20000
maxai={}
h=0.05
ai=-2.1
for i in range(0,3701):
dydt=computederivs(y)
y = euler(y,dydt,h)
t+=h
if y[0]>maximum:
maximum = y[0]
maxai[ai]=maximum
因为我有多个局部最大值，所以我必须在时间 t 中移动时检测它们，方法是通过某种方式检查函数在爬升几个时间步后何时下降。我还需要将最大值存储在列表中，该列表是字典键的值。 我在想象这是一项足够普遍的任务，必须有众所周知的方法来或多或少地简单地完成它？
最佳答案
我建议使用 find_peaks来自 scipy.signal 模块。 此函数采用一维数组并通过简单比较相邻值来找到所有局部最大值。或者，可以通过指定峰属性的条件来选择这些峰的子集。
这是一个让您入门的代码片段:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
Fs = 8000
f = 5
sample = 8000
x = np.arange(sample)
y = np.sin(2 * np.pi * f * x / Fs)
peaks = find_peaks(y)
plt.scatter(peaks[0], np.ones(f), c='red')
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('sample(n)')
plt.ylabel('voltage(V)')
plt.show()
你的最大值:
print(peaks[0])
[ 400 2000 3600 5200 6800]
关于python - 如何找到数值时间序列的多个最大值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54270512/