如何统计满足指定阈值条件的峰值数量（Excel/MATLAB实现）

需求为统计波形中所有幅值高于4的峰值总数，对应有效脚步计数，以下是不同工具的可落地操作步骤：

Excel 实现方法 #

• 先将按采样顺序排列的信号幅值数据导入Excel，假设幅值数据存放在A列，A1为表头，数据从A2单元格开始依次排列
• 新增B列作为峰值标记列，在B2单元格输入公式 =IF(AND(A2>4,A2>A1,A2>A3),1,0)，选中B2下拉填充整列。公式逻辑：同时满足「当前点数值大于4」「当前点比前一个采样点数值大」「当前点比后一个采样点数值大」三个条件，即判定为符合要求的有效峰值，标记为1，其余点标记为0
• 在任意空白单元格输入求和公式 =SUM(B:B)，计算结果就是高于4的峰值总个数。

若采样率较高，单个峰值会覆盖多个连续采样点，可将公式中前后点的对比范围扩大到前后2-3个点，避免同一个峰值被重复计数；如果信号有小幅噪声波动，可以给判断条件增加最小差值要求，比如改成AND(A2>4,A2>A1+0.2,A2>A3+0.2)，过滤噪声导致的伪峰。

MATLAB 实现方法 #

• 先将采集到的一维信号数组导入MATLAB工作区，假设信号变量名为walk_signal
• 直接调用MATLAB内置的峰值查找函数编写脚本，代码如下：

% 提取信号中所有峰值的幅值和对应位置
[peak_amplitude, peak_location] = findpeaks(walk_signal);
% 筛选幅值大于4的峰值并统计总数
valid_peak_num = sum(peak_amplitude > 4);
% 可选：绘图标记有效峰值做人工核验
plot(walk_signal, 'b')
hold on
plot(peak_location(peak_amplitude>4), peak_amplitude(peak_amplitude>4), 'ro', 'MarkerSize',8)
hold off

• 运行脚本后，工作区中valid_peak_num的变量值就是需要的统计结果，图中红色圆圈标记的就是所有符合要求的峰值，可直接目视核对是否存在误判漏判。

若信号噪声较多，可在findpeaks中添加MinPeakProminence参数设置峰值最小突出度，比如写为findpeaks(walk_signal, 'MinPeakProminence', 0.5)，即可过滤掉小幅噪声导致的假峰值，参数值可根据实际信号的噪声大小灵活调整。

Python 开源免费实现方法 #

不需要付费软件，用开源的Python科学计算库即可完成统计：

• 先在命令行执行pip install numpy scipy matplotlib安装所需依赖
• 编写处理脚本，逻辑和MATLAB一致：

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取自己的信号数据，替换成对应文件路径即可，csv格式加delimiter=','参数
walk_signal = np.loadtxt("你的信号数据文件路径")
# 直接查找高度大于4的峰值
valid_peaks, peak_properties = find_peaks(walk_signal, height=4)
peak_count = len(valid_peaks)
print(f"幅值高于4的峰值总个数为：{peak_count}")

# 可选：绘图核验结果
plt.plot(walk_signal)
plt.plot(valid_peaks, walk_signal[valid_peaks], "ro")
plt.show()

• 运行脚本后控制台会直接打印统计结果，弹出的图像会用红点标记所有有效峰值，方便核验。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Đức Khánh