[Data Science] Detecta / Peak_detection

Peak Detection

이번시간에는 Data에서 Peak를 찾아주는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 데이터를 다루면서 유의미한 데이터를 찾기는 힘든데요. 오늘은 수많은 데이터 중에서 Peak 를 찾아보고 조건도 같이 걸어보도록 하겠습니다.

pig 1. Raw data

pig 1에서 Peak를 찾는 일은 귀찮은 일입니다. 각각 점들의 좌우 관계를 보고 좌측이 상승 우측이 하강이라는 조건식을 만들고 그것을 다시 판단을 해야하는데요. 이것을 Detecta 의 detect_peaks 기능을 이용하여 쉽게 구현해보도록 하겠습니다.

from detecta import detect_peaks
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib 

ind = detect_peaks(x, show=True)
print(ind)
# [ 2  5  8 12 15 18 22 25 28 31 33 36 40 43 45 48 52 55 58 83 86 88 93 96]

pig 2. detect_peaks

pig2 처럼 쉽게 peak 점을 찾을 수 있고 각 Peak점에서의 x 좌표까지 쉽게 나타낼 수 있습니다.

다음은 조건을 걸어 Peak point를 찾아보겠습니다.

pig 3. Raw Data

pig 4. mph, mpd

pig 4를 보시면 pig 2와는 다르게 모든 peak point 가 아닌 간격과 높이의 조건이 들어간 것을 볼 수 있습니다. 바로 mph, mpd 즉 높이와 거리의 조건을 주어 peak point를 찾은 것입니다. 코드는 하기와 같습니다.

# 1밑 으로는 찾지 않음, 피크간의 최소거리는 20초과
ind2 = detect_peaks(x, mph=1, mpd=20, show=True)  
print(ind2)

그렇다면 최저점을 어떻게 찾을까요 ?? 바로 valley = True 를 사용하여 찾을 수 있습니다.

detect_peaks(x, mph = -1.2, mpd=20, valley = True, show=True) # 최고점 대신에 최저점을 찾음

다음으로는 Edge기능을 알아보겠습니다.

x = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
detect_peaks(x, edge='both', show=True)
detect_peaks(x, edge='rising', show=True)
detect_peaks(x, edge='falling', show=True) 

both의 기능은 떨어지는 지점과 솟아오르는 점을 둘다 찾아내고 rising의 기능은 솟아오르는 점만 마지막으로 falling 은 떨어지는 점만 찾아냅니다.

마지막으로, Threshold 기능에 대하여 알아보겠습니다.

x = [-2, 1, -2, 2, 1, 1, 3, 0]
# set threshold = 2
detect_peaks(x, threshold = 2, show=True)

threshold 기능은 Peak의 좌우의 차이가 설정한 값보다 큰 경우의 peak point만 찾아냅니다.

이번시간에는 Peak 점을 찾는 방법에 대하여 알아보았습니다.