在numpy中找到最小跳跃零交叉

Question

对于数据分析任务，我想在一个numpy数组中找到零交叉，该数组来自先与sobel式内核然后是墨西哥帽内核的卷积。零交叉使我能够检测数据的边缘。

不幸的是，数据有些嘈杂，20在下面的示例中，我只想找到具有最小跳转大小的零交叉点：

import numpy as np
arr = np.array([12, 15, 9, 8, -1, 1, -12, -10, 10])

应该导致

>>>array([1, 3, 7])

要么

>>>array([3, 7])

3的索引在哪里-1，就在第一跳的中间之前，7是的索引-10

我尝试了以下代码的修改（来源：有效地检测python中的符号变化）

zero_crossings = np.where(np.diff(np.sign(np.trunc(arr/10))))[0]

正确地忽略了小的跳跃，但是将零交叉点置于 [1,5,7]

什么是有效的方法？

最小跳跃的定义并不严格，但结果应符合我的问题。

编辑：澄清

arr = np.array([12, 15, 9, 8, -1, 1, -12, -10, 10])
arr_floored = np.trunc(arr/10)
>>>>np.array([10, 10, 0, 0, 0, 0, -10, -10, 10])
sgn = np.sign(arr_floored)
>>>>array([ 1,  1,  0,  0,  0,  0, -1, -1,  1])
dsgn = np.diff(sgn)
>>>>array([ 0, -1,  0,  0,  0, -1,  0,  2])
np.where(dsgn)
>>>>(array([1, 5, 7], dtype=int64),)

其他边缘情况：

arr = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10]

应该导致

>>> np.array([10])

还只是注意到：问题可能是不适定的（从数学意义上来说）。我将在今天晚些时候澄清它。

Answer 1

这是一个解决方案，它给出了涉及噪声阈值的交叉点的中点，以过滤跨多个数据点应用的零附近潜在的多个波动。它为您提供的两个示例提供了正确答案。然而，我做了一些假设：

• 您没有精确定义要考虑的数据点范围来确定交叉点的中点，但我使用了您的示例代码作为基础 - 它正在检测交叉点，因此ABS(start | end) >= 10我使用了满足此条件的最小范围。
  注意：这不会检测从 +15 到 -6 的转换。
  编辑：实际上它并不总是最小范围，但代码应该足以让您开始并根据需要进行调整。
• 我认为也可以使用 pandas （跟踪感兴趣的数据点的索引）。如果有必要，你可能可以避免使用熊猫。

import numpy as np import pandas as pd arr = np.array([12, 15, 9, 8, -1, 1, -12, -10, 10]) sgn = pd.Series(np.sign(np.trunc(arr/10))) trailingEdge = sgn[sgn!=0].diff() edgeIndex = np.array(trailingEdge[trailingEdge!=0].index) edgeIndex[:-1] + np.diff(edgeIndex) / 2

给出：

array([3., 7.])

和

arr = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10]

给出：

array([10.])