智能峰值检测方法

智能峰值检测方法是一种用于检测数据中的峰值或异常值的技术。以下是一个使用Python实现智能峰值检测方法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks

def smart_peak_detection(data, threshold=3, window_size=5):
    """
    智能峰值检测方法
    :param data: 输入数据
    :param threshold: 峰值阈值
    :param window_size: 滑动窗口大小
    :return: 检测到的峰值索引
    """
    
    # 计算数据的均值和标准差
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    
    # 根据均值和标准差计算阈值
    threshold = mean + threshold * std
    
    # 使用滑动窗口检测峰值
    peaks, _ = find_peaks(data, height=threshold, width=window_size)
    
    return peaks

# 示例用法
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
peaks = smart_peak_detection(data)
print(peaks)

上述代码中，我们首先导入了必要的库，包括NumPy和SciPy中的find_peaks函数。smart_peak_detection函数接受一个数据数组、峰值阈值和滑动窗口大小作为输入，并返回检测到的峰值索引。

在函数内部，我们首先计算了输入数据的均值和标准差，然后根据均值和标准差计算了峰值阈值。接下来，我们使用find_peaks函数来检测具有高度大于阈值和宽度大于滑动窗口大小的峰值。最后，我们打印出检测到的峰值索引。

在示例用法中，我们创建了一个简单的数据数组，并将其传递给smart_peak_detection函数进行峰值检测。最后，我们打印出检测到的峰值索引。

请注意，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。