如何使用python切片1个正弦波的周期？

Question

我需要通过从正弦波图中提取一个完整周期来进行一些数据分析。

我有一些CSV文件包含像100K电流和电压值。从这个CSV文件，通常我会绘制它并手动提取一个完整的周期。现在我想用Python做它

import pandas as pd 

file_path = "/Users/Fang/workspace_wind/test_cycle/the_data/" 

## read csv file, selecting the first column only that is I(current) 
df = pd.read_csv(file_path+"current1.csv", usecols=[0]) 

## find the maximum value, for the index use idxmax() 
max_val = df['I'].idxmax() 
## find the minimum value, for the index use idxmin() 
min_val = df['I'].min() 


print max_val 

我从这段代码开始。到目前为止，我设法了解如何在半个周期内获得最高价值和最低价值。首先，我想将它从第一个最高值切割到第二个最高值（峰到峰），但是由于振幅不总是相同，所以我的这种方法无法工作。

这是CSV文件的例子 - >sample

，我发现到目前为止，这是问题here但我并没有真正了解它最接近的一次。

谢谢你的帮助和建议。

Answer 1

我会在NumPy/SciPy中通过获取两个信号之一的最大值来做到这一点，例如， I或V，因为（周期性）函数的周期可以定义为两个连续极大值之间的间隔。

下面有计算上我的时间（ii_arr）一些示例代码：

import numpy as np 
import scipy as sp 
import scipy.signal 

# load the data and define the working arrays 
# note the `.transpose()` at the end 
ii_arr, vv_arr = np.loadtxt(
    './Downloads/current1.csv', delimiter=',', skiprows=1).transpose() 

# since a period is, for example, defined from maximum to maximum 
# get maxima indexes of `ii_arr`, the same will work for `vv_arr`. 
# (you may want to tweak with the second arguments, see the docs for that) 
ii_max_val = scipy.signal.find_peaks_cwt(
    ii_arr, np.arange(10000, 20000, 2000)) 

# just use normal slicing for the first two peaks 
ii_period_arr = ii_arr[ii_max_val[0]:ii_max_val[1]] 

# ... or for more averaged result 
index_diff = int(np.mean(np.diff(ii_max_val))) 
# `index_start` can be just about any other valid value 
index_start = ii_max_val[0] 
ii_period_arr = ii_arr[index_start:index_start + index_diff] 

# optionally plot the results 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot(ii_period_arr) 
plt.show() 

物理学家注：如果他们是I(t)和V(t)来自同一设备的信号，这意味着你可以假设t在两者中都是相同的，所以我会使用噪音较小的信号来检测周期，它们的指数差必须相同。 在你的情况下，我会使用vv_arr而不是ii_arr。 我刚刚测试了ii_arr以确保代码在最坏的情况下工作。