Scipy的signal.find_peaks_cwt挂起

Question

我有一个简单的问题，我需要找到波形的峰值。现在，我使用scipy库中的find_peaks_cwt方法完成了此操作。但是，在这种情况下，我的程序只是试图找到峰值时挂起。我认为这与波形中的样本数量或我正在使用的“宽度”参数有关。

下采样信号后，我能够正确地找到峰值，但是，它花了很长时间才找到它们。大约五分钟。

Here是波形的屏幕截图。

波形有526728个样本。我不认为这是一个复杂的任务，我将耗尽硬件资源（内存，CPU等）

Here是我使用该代码的波形截图：

iMaxPeaks = signal.find_peaks_cwt(signal, np.arange(35,40), min_snr=2) 

此波包含32000个样本。

任何帮助或指针在正确的方向非常感谢。

Answer 1

从文档为：find_peaks_cwt

scipy.signal.find_peaks_cwt(vector, widths, wavelet=None, max_distances=None, gap_thresh=None, min_length=None, min_snr=1, noise_perc=10)[source]

试图找到在1-d阵列的峰。

一般的方法是通过对每个宽度宽度的小波（宽度）进行卷积来平滑矢量。在足够的长度尺度上出现并且具有足够高的SNR的相对最大值被接受。

这种卷积（对于5个宽度中的每一个）很可能是导致代码花费很长时间运行的原因。仔细查看源代码，find_peaks_cwt调用cwt，它调用scipy.signal.convolve：此方法似乎不使用FFT方法进行卷积，对于大型阵列来说可能会更快。

如果您可以使用FFT重新实现卷积，则可能会看到性能有所提高。 （你的样本数量526728，刚刚超过2^19，如果你用2^19 = 524288个样本过来，它会更快）。

要查看您是否遇到了内存限制，可以尝试缓慢增加样本大小，查看是否存在性能急剧下降的临界大小。