scipy.signal.find_peaks中threshold与prominence的区别是什么？

核心逻辑差异 #

• threshold：只看峰值和左右紧邻点的高度差。要求峰值至少比左侧或右侧的相邻点高出（正阈值）/低于（负阈值）指定数值。它是极端局部的判断，完全不考虑峰值所在的更大区域环境。
  举个例子：哪怕信号里有个小凸起周围全是更高的平台，只要它比旁边两个点的差值达标，这个小凸起就会被判定为峰值。
• prominence：衡量峰值相对于周围最低谷底的突起高度。计算方式是：从峰值向左右两侧延伸，直到遇到比它高的点，取这两个范围里的最低值，用峰值高度减去这个最低值就是突起度。它判断的是峰值在一片区域里的“显眼程度”，而非仅紧邻点的差异。

实际应用场景 #

• 过滤噪声尖刺：threshold很难有效过滤——噪声尖刺通常能满足和紧邻点的差值要求，但它们在更大范围里毫无突出性；而prominence可以轻松排除这类尖刺，因为它们的突起度极低。
• 保留平台上的小峰值：如果想保留大平台上的小凸起，threshold更合适——因为prominence会因周围平台的高度，判定这些小峰值的突起度不足，从而过滤掉它们。

直观示例 #

假设信号序列为：[1,3,2,5,4,6,5]，其中3是小峰值，6是大峰值：

• 若设置threshold=1，3和6都会被检测到：3比左右的1、2都高出1以上，6比左右的4、5也高出1以上。
• 若设置prominence=2，只有6会被检测到：3的突起度是3-2=1（左右延伸到第一个比它高的点是5，中间最低值是2），达不到阈值；6的突起度是6-4=2（左右延伸到第一个比它高的点不存在，中间最低值是4），刚好达标。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者S -