卡尔曼滤波模型在峰值检测中的应用

Question

对于我的评估，我想使用PyKalman过滤器库。我已经创建了一个非常小的时间序列数据，有三列格式如下。由于我无法在stackoverflow上附加文件，因此将完整的数据集附加到此处以提高可复制性：

http://www.mediafire.com/file/el1tkrdun0j2dk4/testdata.csv/file

  time        X      Y
 0.040662  1.041667  1
 0.139757  1.760417  2
 0.144357  1.190104  1
 0.145341  1.047526  1
 0.145401  1.011882  1
 0.148465  1.002970  1
 ....      .....     .

我已经阅读了Python的the PyKalman library documetation，并设法使用Kalman Filter做了一个简单的线性过滤，下面是我的代码

^{pr2}$

下面的图作为输出

从图和我的dataset可以看出，我的输入是非线性的。因此，我想使用Kalman Filter，看看是否可以检测并跟踪过滤后的信号滴（上图中的蓝色）。但由于我对Kalman Filter太陌生了，我似乎很难理解数学公式并开始学习{}。我在PyKalman UKF的基本用法上找到了一个很好的例子，但是它没有说明如何定义下降（峰值）的百分比。因此，我将感谢任何帮助，至少可以检测到从过滤后的峰值下降的幅度有多大（例如，图中蓝线之前下降的50%或80%）。任何帮助都将不胜感激。在