基于数据序列的峰值查找方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例中提供了一种基于数据序列的峰值查找方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域，该方法包括：将获取到的用于描述目标对象的原始图像数据D存储到存储装置中，通过对图像数据序列的每个数据计算斜率计算，得到图像数据序列L对应的临界点集合；对于临界点集合中的每个临界点，计算其前后数据点以确认是否存在局部极大值或局部极小值，形成局部极值集合;基于目标特征集合、局部极值集合中局部极值点的位置集合和波形宽度，确定图像数据序列的峰值集合。本方案通过利用图像数据序列的斜率和局部极值点来确定峰值，使得峰值的识别更准确，能够捕捉到数据中较小和复杂的峰值，提高了量化的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于数据序列的峰值查找方法、装置及电子设备。

技术介绍

1、互联网大数据指的是在互联网上产生、收集、处理和分析的大规模数据集合。这些数据集合通常包含海量的、多样化的、高速产生的数据，无法用传统的数据处理工具和技术进行有效的处理和分析。

2、互联网大数据的特点可以概括为四个“v”：volume（容量大）、velocity（速度快）、variety（类型多）、value（价值高但密度低）。具体来说，互联网大数据的容量非常庞大，可以达到pb、eb甚至zb级别；产生和更新的速度非常快，需要实时或准实时的处理；类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；价值密度相对较低，但通过数据挖掘和分析可以提取出有价值的信息。

3、互联网大数据在各个领域都有广泛的应用，如电商、金融、医疗、教育、交通等。通过分析和挖掘互联网大数据，企业可以更好地了解用户需求、优化产品设计、提高运营效率、预测市场趋势等。

4、在海量的互联网数据中，快速准确的查找到数据热点（即，数据峰值）是迫切需要的工作，现有技术中对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据序列的峰值查找方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像数据序列的每个数据计算斜率计算之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定图像数据序列L={L1,L2,…,Ln}的峰值集合F={F1,F2,…Fk}之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过对图像数据序列的每个数据计算斜率计算，得到图像数据序列L对应的临界点集合Q={Q1,Q2,…,Qj}，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于临界点集合Q={Q1,Q...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据序列的峰值查找方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像数据序列的每个数据计算斜率计算之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定图像数据序列l={l1,l2,…,ln}的峰值集合f={f1,f2,…fk}之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过对图像数据序列的每个数据计算斜率计算，得到图像数据序列l对应的临界点集合q={q1,q2,…,qj}，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对于临界点集合q={q1,q2,…,qj}中的每个临界点，计算其前后数据点以确认是否存在局部极大值或局部极小值，形成局部极值集合p={p1,p2,…,pj}，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于目标特征集合k={k1,k2,…,km}、局部极值集合p={p1,p2,…,pj}中局部极值点的位置集合w={w1,w2,…,w...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭浩，寇振芳，张江华，李蕾，
申请(专利权)人：一网互通北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：