提问人：James Hendrie 提问时间：11/1/2023 更新时间：11/7/2023 访问量：46
使用并行计算加速倍频程的查找峰值
Speeding up findpeaks in octave using parallel computing
问：
我正在建模和干涉测量，想要找到穿过探测器的条纹数量。数据相当密集，会导致findpeaks出现问题，我试图使用parfor来加快速度。当然，parfor 在八度音阶中不存在，所以我想知道处理这个问题的最佳方法。
这是我最初尝试的;
```
parfor i = 1:N
start = round(((i-1)/N)*length(IT))+1;
stop = round((i/N)*length(IT));
partime = time(start:stop);
[row,col] = findpeaks(IT(start:stop)./max(IT(start:stop))); % Fringe Frequency
pklk = [pklk partime(col)];
end
```
答：
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rahnema1
11/2/2023
#1
以下是使用正则表达式的实现：findpeaks
findpeaks = @(data) regexp(char(sign(diff(reshape(data, 1, []))) + '1'), '21*0') + 1;
这将返回峰值的位置。将其用作：
col = findpeaks(IT);
pklk = time(col);
的 Octave 实现用于扩展需要内存的索引向量。findpeaksbsxfunn^2
更新
另外两个选项被添加。此外，该函数现在有两个输出：局部最大值和峰值位置。heightdistpkslocs
function [pks, locs] = findpeaks(data, height, dist)
% find all peaks
locs = regexp(char(sign(diff(reshape(data, 1, []))) + '1'), '21*0') + 1;
% apply MinPeakHeight
locs = locs(data(locs) > height) ;
% apply MinPeakDistance
[~, isorted] = sort(data(locs), 'descend');
n = numel(data);
idx = false(1, n);
idx(locs) = true;
for s = reshape(locs(isorted), 1, [])
if (idx(s))
idx(max(s - dist, 1):min(s + dist, n)) = 0;
idx(s) = 1;
end
end
locs = find(idx);
pks = data(locs);
end
评论
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Cris Luengo
11/2/2023
我以为我已经看到了这一切，但你证明我错了。 寻找山峰...🤯regexp
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James Hendrie
11/7/2023
我会试试这个，谢谢！！
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James Hendrie
11/7/2023
尝试后我有一些问题。然而，首先，这将每次循环迭代的时间减少了一个数量级;现在结果存在差异。我想知道是否是由于我在findpeaks原始代码中设置的限制，我不再设置;例如，峰高和距离（这些不包括在问题的最初陈述中，因为我认为它们可能无关紧要）。
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[~,col] = findpeaks(IT); pklk = time(col);