这听起来很基本，但我有这个问题：我有一个窗口大小为 300 的数据队列。新数据在一端添加，旧值从另一端删除。
我预计队列数据或多或少保持一致，例如：10,12,15,10,20，然后开始急剧上升：15,10,20,22,25,26,28,30,32...一直到150左右。那里的数据可能会有点波动，然后会以类似的斜率（120,118,116,115...）一直下降到 20 左右。
我试图以编程方式识别此数据系列中的转折点，但我的代码检测到峰值的频率比我想的要高。如何确定图表何时上升、何时达到确定的转折点以及何时开始下降？我应该试着看看变化率的变化率吗？
查看SiZer（重要的零交叉点......或斜坡，我不记得了），尽管可以说它更像是一个横截面而不是时间序列工具。想法是平滑不同带宽的数据（变化大约三个数量级），并应用一些局部测试来查看局部回归的斜率是显着正还是负（或未定）。它产生了令人信服的图片，可以帮助您确定存在哪些特征。（我很惊讶没有 R 实现，只有 Matlab。）
如果您知道这是预期的确切模式，那么您可以寻找这个确切的模式，但您会错过其他模式。所以。如果您知道峰值将是 150，那么您可以寻找 2 个或 3 个或 4 个或（无论有多少）连续的 150 值。但是您说“左右” - “左右”有多大？也许峰值被定义为“超过 130 的 3 个连续值”，或者它可能是“超过 140 的 5 个连续值中的 3 个”。那是你来决定的。
另一方面，如果您只是在寻找一些通用程序来检测峰值 - 好吧，已经看过了。有很多平滑方法（例如黄土、各种样条曲线、移动平均线等）。我不是一个领域的专家，但有很多关于这方面的文献。