Potřebné: vrcholků a údolí, algoritmus

[JimTex]

Hledám spolehlivou algroithm pro nalezení a charakterizování a dolní maxima v časových řad. Můj čas řada je poměrně krátká (500-1000 bodů) a hlavní vrcholy a žlaby se neopakovaly. Viz přiložený obrázek. Díky Jim

 

[horzcat]

Je-li vzorek menší než předchozí vzorek a také menší než následující ukázce, pak je vzorek je koryto. Podobná logika může být tvořen najít vrcholy.

 

[AndyECE]

Musíte dolní dat, jinak budete mít příliš mnoho falešných žlaby Zde je příklad skriptu hodil jsem dohromady: [size = 2] [color = # 999999] Přidáno po 8 sekund: [/color] [/size]% Vytvořit signál, který vypadá trochu jako je ta vaše t = 1:1000, noise = randn (1, délka (signál)), signál = 10 * sin (0.02 * t) + 4 * sin (0.05 * t) + hluk% Výstupní vektor nuly výstup = (1, délka (signál)), Dolní propust% signál, jak se zbavit vysokých frekvencí obsahu. Všimněte si, že% filtfilt zabrání ovlivnění signálu. Přesné hodnoty filtru% byl vylepšen, dokud se podíval doprava [ba] = máslo (4, 0.05), lowpass_signal = (filtfilt (B, A, signál)), plot (t, signální, t, lowpass_signal), hlava ("Srovnání signály"), legenda ("původní", "Filtrovaný ');% Najděte rychlost změny filtrovaného signálu svahu = rozdíl (lowpass_signal) Minimální%:% Zero svahu, méně než okolní hodnoty% Plug -1 do výstupního vektoru na tomto místě Peak%:% Zero sklon větší než okolní hodnoty% Plug -1 do výstupního vektoru na tomto místě pro i = 1: (délka (signál) -6) if (abs (sklon (i))