我正在尝试根据触发值检测 numpy 向量中的上升沿和/或下降沿。这有点像示波器触发的工作原理。
numpy 向量包含浮点值。触发器本身是一个浮点值。我希望它能这样工作:
import numpy as np
data = np.array([-1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2])
trigger = rising_edge(data, 0.3)
print(trigger)
[3]
换句话说，它会像 np.where 一样工作，返回一个包含条件为真的位置的向量。
我知道我可以简单地遍历向量并获得相同的结果(这就是我正在做的)，但正如您想象的那样，它并不理想。 numpy 中是否内置了一些可以使用优化的 C 代码执行此操作的功能？或者可能在其他图书馆？
谢谢。
最佳答案
我们可以切片 one-off并与小于和大于的触发器进行比较，就像这样 -
In [41]: data = np.array([-1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2, 0, 0.5])
In [43]: trigger_val = 0.3
In [44]: np.flatnonzero((data[:-1] < trigger_val) & (data[1:] > trigger_val))+1
Out[44]: array([3, 8])
如果您还想包括相等性，即 <=或 >= ，只需将其添加到比较中即可。
要同时包含上升沿和下降沿，请以另一种方式添加比较 -
In [75]: data = np.array([-1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2, 0.5, 0])
In [76]: trigger_val = 0.3
In [77]: mask1 = (data[:-1] < trigger_val) & (data[1:] > trigger_val)
In [78]: mask2 = (data[:-1] > trigger_val) & (data[1:] < trigger_val)
In [79]: np.flatnonzero(mask1 | mask2)+1
Out[79]: array([3, 8])
关于Python上升/下降沿示波器式触发器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50365310/