在数组中找到多个感兴趣区域

Question

假设我做了一个实验，运行了一个Python程序很长时间。在这段时间里，我对某个量随时间的变化进行了多次测量。每次测量之间的间隔在1到3秒之间，而每次测量的时间步长要小得多，比如说0.01秒。假设我们只看y轴，数据可能长这样：

[...0,1,-1,4,1,0,0,2,3,1,0,-1,2,3,5,7,8,17,21,8,3,1,0,0,-2,-17,-20,-10,-3,3,1,0,-2,-1,1,0,0,1,-1,0,0,2,0...]

在这里，我们看到了一段静止期，接着是一个急剧上升，然后又急剧下降，接着在0附近稍微停顿一下，再急剧下降，最后又急剧上升，最后又回到0附近。点表示这是一个长数据流的一部分，数据在两个方向上延伸。整个数据集中会有很多这样的事件，它们的长度各不相同，之间夹杂着一些低幅度的区域。

我希望能形成一个包含'n'个array（或者tuple）的数组，这些数组的长度各不相同，专门用来捕捉这些事件，以便我可以单独分析它们。我不能仅仅通过np.absolute()这样的阈值来分隔，因为在某些事件中，偶尔会出现一些接近零的小区域，比如上面的例子。此外，测量之间可能会有一些短暂但幅度较大的波动。

上面的示例理想情况下应该能得到一些来自两侧平坦区域的元素。

[0,-1,2,3,5,7,8,17,21,8,3,1,0,0,-2,-17,-20,-10,-3,3,1,0,-2,-1]

我在想可以这样做：

输入：

[0,1,0,0,-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1,0,1,0,2,1,0,8,-7,-1,0,0,1,0,1,-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0,1,3,2,3,1,0,0,-2,1,0,0,-1,22,4,0,-1,0]

根据一些连续值小于2的数量进行分割。

[[-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1],[8,-7,-1,0],[-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0],[1,22,4,]]

就像这个图：

如果子数组的长度小于10，就把它们去掉：

[[-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1],[-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0]]

这样的方法好不好呢？第一步让我有点困惑，我还需要保留事件中的那些小幅度区域。

重新编辑！我将比较两个信号，每个信号都是随时间变化的，所以它们会被组合成一个元组列表。

Answer 1

这是我基于指数平滑法的一些看法。

import itertools
A=np.array([0,1,0,0,-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1,0,1,0,2,1,0,8,-7,-1,0,0,1,0,1,-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0,1,3,2,3,1,0,0,-2,1,0,0,-1,22,4,0,-1,0])
B=np.hstack(([0,0],A,[0,0]))
B=np.asanyarray(zip(*[B[i:] for i in range(5)]))
C=(B*[0.25,0.5,1,0.5,0.25]).mean(axis=1) #C is the 5-element sliding windows exponentially smoothed signal
D=[]
for item in itertools.groupby(enumerate(C), lambda x: abs(x[1])>1.5): 
    if item[0]:
        D.append(list(item[1])) #Get the indices where the signal are of magnitude >2. Change 1.5 to control the behavior.
E=[D[0]]
for item in D[1:]:
    if (item[0][0]-E[-1][-1][0]) <5: #Merge interesting regions if they are 5 or less indices apart. Change 5 to control the behavior.
        E[-1]=E[-1]+item
    else:
        E.append(item)
print [(item[0][0], item[-1][0]) for item in E]
[A[item[0][0]: item[-1][0]] for item in E if (item[-1][0]-item[0][0])>9] #Filter out the interesting regions <10 in length.