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r - R获取并约束局部最大值位置和值的数量

问题描述

我正在使用 R 分析一些光谱，并试图获得局部最大值，即它们的位置和值。

例如，使用向量：

spectrum <- c(1,1,2,3,5,3,3,2,1,1,5,6,9,5,1,1)

我想要以下结果：

pos.peaks = c(5,13)
val.peaks = c(5,9)

我已经使用了这里提供的解决方案：Finding local maxima and minima for the position of the peaks but how to extract the对应的值？知道我不只有一个向量，我在一个列表的几个数据帧中有几列，我想将该函数应用于列表中所有数据帧的每一列。例如，对于我所做的所有职位：

example <- lapply(mylist, function (x) lapply(x, function(y) which(diff(sign(diff(y)))==-2)+1))

我没有设法使它与切片或过滤器一起使用，因为我不需要同一数据框中的相同行...

此外，我想知道如何减少我得到的局部最大值的数量，因为我的数据非常嘈杂。

我很感激你能给我的任何帮助。

谢谢！

纳特

标签： rpositionmax

解决方案

peakPosition <- function(x, inclBorders=TRUE) {
  if(inclBorders) {y <- c(min(x), x, min(x))
  } else {y <- c(x[1], x)}
  y <- data.frame(x=sign(diff(y)), i=1:(length(y)-1))
  y <- y[y$x!=0,]
  idx <- diff(y$x)<0
  (y$i[c(idx,F)] + y$i[c(F,idx)] - 1)/2
}

(pos.peaks  <- peakPosition(spectrum))
#[1]  5 13

(val.peaks  <- spectrum[pos.peaks])
#[1] 5 9

对于循环来获取类似的值：

example <- lapply(mylist, function(x) {x[peakPosition(x)]})

对于职位：

lapply(mylist, peakPosition)

在评论中，您说您的数据非常嘈杂，并且您达到了许多局部最大值，因此您可以先尝试平滑您的数据，如下所示：

d <- predict(loess(spectrum ~ seq_along(spectrum)))
pos.peaksS  <- peakPosition(d)
(i <- pos.peaks[apply(abs(outer(pos.peaks, pos.peaksS, "-")), 1, FUN=which.min)])
#[1]  5 13
spectrum[i]
#[1] 5 9

或者您对索引进行一些聚合，例如：

set.seed(42)
x <- rnorm(1e3)

y <- peakPosition(x)
(pos.peaks <- sort(aggregate(y, list(k=kmeans(y, 7)$cluster), FUN = function(i) i[which.max(x[i])])[,2]))
#[1] 118 287 459 525 613 820 988

(val.peaks  <- x[pos.peaks])
#[1] 2.701891 2.459594 2.965865 3.229069 2.223534 3.211199 3.495304

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