在没有先验了解曲线形状的情况下识别峰？

问：

我有一个数据集，其配置文件会随时间而变化。它的形状似乎总是大致是高斯的，但高斯“点”的方式（高斯是上升然后下降，还是下降然后上升）随着时间的推移而变化。每个信号都不是纯高斯信号，而是有噪声......我在这里使用高斯来说明。可以使用以下方法生成两条样品曲线：

import numpy as np
from scipy.stats import norminvgauss 

numargs = norminvgauss.numargs  
a, b = 20.32, 5.18
rv = norminvgauss(a, b)  
dist_1 = np.linspace(0, np.minimum(rv.dist.b, 2))
a2, b2 = 10.32, 10.18
rv2 = norminvgauss(a2,b2)
dist_2 = np.linspace(0, np.minimum(rv2.dist.b, 15))

plt.figure()
plt.plot(rv.pdf(dist_1))
plt.plot(-rv.pdf(dist_2),'--r')
plt.show()

产生以下信号：

如果先验地不知道高斯点的哪个方向，我怎么能总是确定主要的极值指数和值（例如，青色图最大点的位置和大小，以及红色虚线图的最小点）？