加速度のような振幅がある連続したデータから一番振幅が激しいデータ部分を取り出したい

Question

加速度のようなデータを連続して取得した場合に一番振幅が激しい場所を特定のarray数で抽出したいと考えた時、どのようなプログラムが一番望ましいでしょうか。

例えば

a=np.random.uniform(-0.5,0.5,100)
b=np.random.uniform(-2,2,100)
c=np.random.uniform(-0.5,1,100)
d=np.hstack((a,b))
e=np.hstack((d,c))
plt.plot(e)
plt.show()

コード

ランダムでデータを作成。

このデータから振幅が激しい部分を含めたarray raw150を取り出したいとすると
np.max(e)で最大値を計算して、その前後を取り出すような方法だといまいちだと思うのですが、何か最適ないい方法がありますでしょうか。

追記

num=10 #移動平均の個数
b=np.ones(num)/num

e_=np.convolve(e, b, mode='same')#移動平均
f=e-e_
f=f*f
f_=np.convolve(f,b,mode="same")
plt.plot(e,label="original")
plt.plot(f_,label="ido_heikin")
plt.grid()
plt.legend()
plt.show()

教えていただいたやり方で移動平均のグラフ化まで行なってみました。

Comments

[ozwk]

「振幅が激しい」って何ですか?

[yohehe]

加速度のようなデータだと、データ中で一番前時間と比較して数値が差が大きい部分が含まれた部分と考えていたのですが

[yohehe]

プログラムで一つ前データとの差が大きい部分を取り出したとしても、それが欲しい値が含まれたものだとは限らないですね。

Answer 1

"激しさ"がどういうのをイメージしているのかわからなかったので
適当に作りました

もとの信号の適当な区間幅の移動平均をとって
もとの信号から引いて
それを二乗して
適当な区間幅の移動平均をとったものが赤線になります。

Comments

[yohehe]

ozwk様、曖昧な質問でしたが返答ありがとうございます。
1.測定したデータの平均値をとって、もとの信号値から引いて、二乗のデータを作る。
振幅が激しいという言い方が曖昧でしたが、この方法であれば、データから平均値からの差がもっとも大きい部分として抽出することができそうです。
プログラムに起こせるよう頑張ってみて追記いたします。アドバイスありがとうございます。

[yohehe]

ozwk様、ありがとうございました。convolveという関数を用いて移動平均を出せるようになりました。ありがとうございます。