XRD回析図のピークをノイズを含まずに検出したい

Question

1.実現したいこと
XRD測定の解析を行う上で回析図のピークを検出するため，現在はsignal.argrelmaxを
用いて，極大値を算出することで検出しております。
しかし，このやり方ではノイズの極大値を拾い，また間隔がせまいピークは検出
することができないという問題点が発生してしまいます。

そこで微分によるピーク検出や平滑化などで
・ノイズの削除
・すべてのピークの検出
を実現したいと考えています。
とてもアバウトな質問ですが，どなたか回答をお願いします。

2.コード

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import os


 
file = pd.read_csv("D.csv")
xx = file.iloc[:,0]
yy = file.iloc[:,1]

#データの変換，signal.argrelmax()関数がPandasのSeriesやDataFrameに対応していないため
x = np.array(xx)
y = np.array(yy)

maxid = signal.argrelmax(y, order=100) #極大値 orderを変えることでピークの検出が変わる(ピーク検出の閾値)
#minid = signal.argrelmin(y, order=1) #極小値


x_max = max(x)
y_max = max(y)
y_min = min(y)
x_min = min(x)
plt.figure(figsize=(5,8))#図のアスペクト比を変更（横×縦）
   #棒グラフの図示　width=線の幅，デフォルトは0.8
plt.bar(x,y, width=0.3)
  
    #plt.plot((x, y), pltsize=(6,6))
plt.tick_params(labelsize = 9)#目盛りの数字の大きさを変更
plt.ylim(y_min, y_max*1.1)  # y 軸の範囲の設定,
plt.xlim(10,80) # x 軸の範囲の設定
        #plt.show()
plt.xlabel("2θ" , fontsize = 20)
   #plt.tight_layout()
plt.plot(x[maxid],y[maxid],'ro',label='peak_max')
#plt.plot(x[minid],y[minid],'bo',label='ピーク値（最小）')

plt.legend()
print(maxid)

3.試したこと
orderの値を変更させると，望むピークは得られるのですが手動での操作に
なってしまいますので，できれば自動で行いたいです。

4.使っているツール
python 3.7 , spyder

5.現段階のピーク検出図

横軸の10付近の3点なども含まれてしまい，ピークのみ検出したいです

Comments

[jeanbiego]

D.csvか、またはその代わりとなるテストデータがないと、試すことができません。
また、実行した結果のノイズとシグナルの差異を図示しないと、X線回折装置を使ったことがない人からは何もアドバイスできないかと（私もです）

[recrystal]

図を追加いたしました。
ピークにがないところに点が打たれているのがノイズです。

Answer 1

・一定値以下をNoiseとみなす、というのがわかっているならばfind_peaksでheightを指定してあげるという手がありそうです。（テストデータがないので試してはいませんが）
scipy.signal.find_peaks
ただ、私はX線回折をしたことがないのでわかりませんが、試料の状態でPeakとNoiseの絶対値が大きく変動するようだと元のコードでorderで調整したほうが早いでしょう。

ちなみに、「ピークにがないところに点が打たれているのがノイズです。」と書かれていますが、Peakとそれ以外を選別しているルールは何ですか？　「一定値以下をノイズとみなす」なら上の方法で対応できます。
しかし、「この試料からはこの位置にPeakが出るはずがない」という知識に基づいての判定だと、プログラミングでは対応できなくなります。（特定の位置をマスクして見えなくすることもできますが、これは捏造に片足突っ込んでるので、測定を工夫するほうが優先ですね）

Comments

[recrystal]

「一定値以下をノイズとみなす」という方法で一度試してみたいと思います。
ご回答ありがとうございました。