波谷检测算法误识别峰值问题排查及波形划分需求

核心问题 #

我开发了一款用于计算波形时长的波谷检测算法，目标是通过识别从一个波谷到下一个波谷的区间划分独立波形，并计算单段波形的持续时间。但当前算法的波谷检测函数存在错误：会将数据集中的峰值（例如最大值262）误识别为波谷，导致波形划分完全错误。

待实现功能 #

• 修复波谷检测逻辑，彻底解决峰值被误判为波谷的问题
• 实现连续波形划分规则：以相邻波谷为边界，前一波形的结束波谷直接作为后一波形的起始点，确保波形区间连续无重叠

算法代码 #

# 存在错误的波谷检测函数示例
def find_valleys(data, window_size=3):
    valleys = []
    for i in range(window_size//2, len(data)-window_size//2):
        # 当前逻辑错误地将局部最大值判定为波谷
        if data[i] == max(data[i-window_size//2:i+window_size//2+1]):
            valleys.append(i)
    return valleys

错误识别结果 #

误识别情况：数据集中的峰值（如数值262）被标记为波谷，而真实的波谷未被正确识别，导致后续波形时长计算完全失真。

数据样例 #

# 测试数据样例（包含被误判的峰值262）
wave_data = [18, 32, 15, 40, 262, 35, 12, 45, 10, 52, 8]

波形图 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zahab