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Peak Detection (ピーク検出)

gwexpy では、TimeSeries や FrequencySeries に含まれる信号のピークを簡単に検出するための find_peaks メソッドを提供しています。これは内部的に scipy.signal.find_peaks をラップしていますが、物理単位（Hz, 秒など）を用いた直感的なパラメータ指定が可能です。

find_peaks メソッドは、以下の2つを返します。

• Peak Series: ピーク点のみを抽出した新しい Series オブジェクト

• Properties: scipy が返すピーク特性（プロミネンスや幅など）の辞書

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from astropy import units as u

from gwexpy import FrequencySeries, TimeSeries

1. FrequencySeries でのピーク検出

# Data Create
df = 0.5 * u.Hz
f_axis = np.arange(0, 500, df.value) * u.Hz
data = np.exp(-f_axis.value / 100) + np.random.normal(0, 0.05, len(f_axis))

# Peak
peak_freqs_true = [50, 60, 120, 125, 300] * u.Hz
for f in peak_freqs_true:
    idx = int(f.value / df.value)
    data[idx] += 1.0

spec = FrequencySeries(data, df=df, unit="V/Hz")

# --- ( ) ---
# peaks FrequencySeries
peaks, _ = spec.find_peaks(threshold=0.5)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(spec, label="Spectrum", alpha=0.7)
plt.plot(peaks, "x", color="red", label="Basic Peaks")
plt.title("Basic Peak Detection")
plt.xlabel("Frequency [Hz]")
plt.ylabel("Amplitude [V/Hz]")
plt.legend()
plt.show()

2. 物理単位による制約 (Distance & Width)

dist_constraint = 20 * u.Hz
peaks_adv, props = spec.find_peaks(threshold=0.5, distance=dist_constraint)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(spec, label="Spectrum", alpha=0.7)
plt.plot(peaks_adv, "o", color="orange", label="Distance Constraint (20Hz)")
plt.title(f"Peak Detection with Distance Constraint ({dist_constraint})")
plt.xlabel("Frequency [Hz]")
plt.ylabel("Amplitude [V/Hz]")
plt.legend()
plt.show()

print(f"Detected peaks: {peaks_adv.frequencies}")

Detected peaks: [  6.5  27.   50.   70.5 120.  300. ] Hz

3. TimeSeries でのピーク検出

fs = 1024.0
t = np.arange(0, 2.0, 1 / fs)
ts_data = np.random.normal(0, 0.1, len(t))

#
ts_data[int(0.5 * fs)] = 2.0
ts_data[int(0.55 * fs)] = 1.8
ts_data[int(1.2 * fs)] = 1.5

ts = TimeSeries(ts_data, sample_rate=fs, unit="counts")

# 0.1seconds Continuousdid doSet
peaks_t, _ = ts.find_peaks(height=0.5, distance=0.1 * u.s)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(ts)
plt.plot(peaks_t, "v", color="red", label="Detected pulses (>100ms apart)")
plt.title("Pulse Detection in TimeSeries")
plt.xlabel("Time [s]")
plt.ylabel("Raw Counts")
plt.legend()
plt.show()