噪声正弦时序中的实时峰值检测

要实时检测噪声正弦时序中的峰值，可以使用以下解决方法：

1. 获取音频输入：使用音频库或API从麦克风或音频文件中获取音频输入。

2. 预处理音频数据：将音频数据进行预处理，例如重采样、滤波等操作，以减少噪声对峰值检测的影响。

3. 傅里叶变换：将预处理后的音频数据进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号。

4. 检测频谱峰值：对频域信号进行峰值检测，可以使用一些算法，如峰值检测算法或傅里叶变换的峰值点检测。

5. 实时更新峰值：根据需要，可以设置一个阈值来判断是否检测到新的峰值，如果检测到新的峰值，则更新峰值，并记录时间戳。

下面是一个使用Python实现的简单示例代码：

import numpy as np
import sounddevice as sd

# 设置音频输入参数
sample_rate = 44100
duration = 5

# 获取音频输入
audio_input = sd.rec(int(duration * sample_rate), sample_rate, channels=1)
sd.wait()

# 预处理音频数据
preprocessed_audio = audio_input.flatten()

# 傅里叶变换
frequency_domain = np.fft.fft(preprocessed_audio)

# 检测频谱峰值
peaks, _ = find_peaks(np.abs(frequency_domain), height=threshold)

# 实时更新峰值
for peak in peaks:
    peak_value = np.abs(frequency_domain[peak])
    peak_time = peak / sample_rate
    # 处理检测到的峰值
    print("Peak value: ", peak_value)
    print("Peak time: ", peak_time)

请注意，以上示例代码仅提供了一个简单的框架，实际应用中可能需要根据具体需求进行更多的处理和优化。具体的阈值和峰值检测算法可以根据实际情况进行调整和选择。