正如我在评论中所写，这可以使用互相关来解决。

取长度为的掩码，将其反转并开始执行此反转掩码和原始信号之间的卷积（或者，直接在 Python 中使用两个信号，即原始信号和掩码）。如果您在样本处获得相关性的峰值，这意味着如果您使用掩码并将其覆盖在原始信号上，使得掩码的个样本（使用函数使用参数)，那么您将有一个很好的匹配（即，在那一刻，信号与掩码非常相似）。然后您可以得出结论，从到，信号具有看起来像掩码的形状。$L$scipy.signal.correlate()$m$$m$mode='same'$m$$m+L−1$

我检查了您上传的信号，正如您所指出的，按照上面的过程，由于原始信号具有一些与形状相似性不对应的高值，因此会得到一些不需要的峰值掩码，但仍然返回高互相关值，因为元素乘积的总和很高。这可以通过“过滤掉”这些不想要的值来解决。

与面具最相似的信号将是……面具。因此，计算掩码与自身之间的相关性（处的自相关）。这将为您提供一个数字，该数字代表与面具的最大可能相似性。然后，您可以忽略原始互相关中大于处的自相关的那些值，因为它们肯定对应于原始信号具有的那些高峰值。这应该可以解决问题。$0$$0$