Q&A
残念ながら、1と2の波がどんな形のものなのか判別できません。
文字で表現したいのであれば、コードの挿入で言語をtextにするなどすればみやすくなるかもしれません。
もしくは、画像で貼るなど。
Pythonでのコード方法を教えていただきたいです。
現在データ分析を行っています。
データを取得し以下のような波が得られとします。
__／＼ ____ ／＼＿＿ ......
＼／ ＼／
|----①-----| |----②-------|
①と②の波を区別する方法はありますでしょうか？
最大値が先にくるか、最小値が先に来るかで判断しようと考えましたが、
配列でなどで考えようと思いましたが、Pythonで最大最小どちらが先なのか判断する方法が思いつきませんでした。
ちなみに、___これは表記上まっすぐにしてありますが、実際は細かく上下しており、配列を用いて前後の＋ーで見分けるというのは厳しいと感じました。
他に判定する方法や、こうやればPythonで実装できるなど教えていただけたら幸いです。
また、できれば、①や②の一部分しかデータ取得できなかった場合にも判定できるようにしていただけたら助かります。
（先に波が上に動いたか下に動いたかなど）
わかりづらい文章で申し訳ないですが、お答えお願いいたします。
ここってどういう意味？などあれば気軽に質問していただければ・・・！
【追記】
jbpbさんのおっしゃる通り
①：水平凸凹水平
②：水平凹凸水平
という形で、細かく上下しているというのは、添付画像のように上下しているというイメージです！
また、波形のデータはどのようなデータになっているのでしょうか。
「python 波形 分析」で検索すると様々な事例が出てきます。質問者さんの言う”波”が何のデータなのか不明なため役に立つかは分かりませんが、心拍分析できるモジュールなどもありますので色々試されてはいかがでしょうか？
①：水平凸凹水平
②：水平凹凸水平
かな？
TakaiYさん
画像に関しては少々お待ちください。
megさん
ありがとうございます！調べてみます
jpbpさん
その通りです。
回答2件
0
実際は細かく上下しており、配列を用いて前後の＋ーで見分けるというのは厳しいと感じました。
Savitzky-Golay法で、平滑化(ノイズを減らす)と微分を同時にできます
十分にノイズを減らした微分値の絶対値がある値を超えたら、その時の微分値の符号(プラス/マイナス)で、①②のどちらの始まりかが判定できると思います
微分値がプラス：①
微分値がマイナス：②
【C++】【Eigen】Savitzky-Golay法を実装する
の「スムージングの例」の「1次微分」のグラフを見ると、単純な1次微分よりもノイズが抑えられることが分かります
(平滑化を強くすれば、もっとノイズは減ります)
時系列及び波形データの平滑化３手法(smoothing)
の「2. Savitzky-Golay filter」の「2.2 １階微分」に、pythonのコード例があります
「scipy.signal.savgol_filter()」の二つ目の引数(上記Webページのコード例では「フレーム長」と書かれてる)の数値(奇数のみ)を大きくすると、平滑化が強くなりノイズがより減りますが、微分後データの形状(急激な立ち上がり・立ち下がり等)が徐々に崩れるので、一般的にはそのバランスで数値を決めます
ただし、この質問の場合は①②の判別ができればいいので、多少微分後データの形状が崩れてもかまわないと思うので、あまり気にしなくてもいいような気がします
(平滑化重視で数値大きめにする)
なお、データが等間隔ではない場合は、おそらく「scipy.signal.savgol_filter()」は使えないと思います
その場合は、
pythonで曲線の各点の傾きを表すグラフを作成したいです
の私の回答の【追記】のコードを使えば計算できます
投稿2022/08/25 01:04
編集2022/08/25 01:12総合スコア7658
0
ノイズ成分を気にしないで値の変化を取得したいのであれば、ノイズを取り除けばいいでしょう。
1つの方法は、ローパスフィルタを使うことです。「ローパスフィルタ」で検索すれば、適用方法はいろいろ出てくると思います。 大抵、FFT(高速フーリエ変換)を使います。
別の方法として、移動平均を使う方法があります。 FFTに比べて計算が簡単です。
これらの方法で、ノイズを除去してデータを確認すれば、変化の傾向が読み取りやすくなるでしょう。
投稿2022/08/24 13:38
総合スコア14578
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