分解信号的每个周期

Question

我有一个实验台，用于检索压缩机功率数据。 我使用 python 和 pandas 导入 csv。所以它是一个带有索引日期时间和一个带有 P_comp 的浮点列的 pandas 数据框。

我想定义和计算每个时期的曲线下面积，如下所示：

目前，我手动进行，这真的很烦人，我正在绘制所有数据并手动选择一个存在周期性稳定状态的范围，然后我在这个范围上使用 np.trapz 集成 P_comp。

我尝试了 scipy.signal，但我不确定它是否是完成这项工作的好工具。你有什么想法吗？

Answer 1

谢谢，我找到了使用 scipy.signal.find_peaks 和 numpy diff 的解决方案

Answer 2

看起来间隔是相当规律的，低值也几乎相等，因此您可以将第一个值设为低于定义的阈值，然后在一段时间后获取下一个值，等等。