python如何确定拐点_如何在嘈杂的曲线中找到拐点？

如果数据看起来像示例图中的数据，则可以估计背景及其噪声级别，并应用一些阈值来提取高于背景的部分数据。示例如下：#!/usr/bin/env python2.7

# -*- coding: utf-8 -*-

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from scipy.ndimage import gaussian_filter

def generate_fake_data():

"""Generate data that looks like an example given."""

xs = np.arange(0, 25, 0.05)

ys = - 20 * 1./(1 + np.exp(-(xs - 5.)/0.3))

m = xs > 7.

ys[m] = -20.*np.exp(-(xs - 7.)[m] / 5.)

# add noise

ys += np.random.normal(0, 0.2, xs.size)

return xs, ys

def main():

xs, ys = generate_fake_data()

# smooth out noise

smoothed = gaussian_filter(ys, 3.)

# find the point where the signal goes above the background noise

# level (assumed to be zero here).

base = 0.

std = (ys[xs < 3] - base).std()

m = smoothed < (base - 3. * std)

x0 = xs[m][0]

y0 = ys[m][0]

plt.plot(xs, ys, '.')

plt.plot(xs, smoothed, '-')

plt.plot(x0, y0, 'o')

plt.show()

if __name__ == '__main__':

main()

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