这类问题是检测理论的一部分。你有背景噪音水平的估计吗？噪声的统计数据如何？如果噪音是 AWGN，事情会变得容易一些。您可以根据噪声统计设置检测阈值，以实现所需的检测概率/误报概率。

小心使用数据的平均值来设置阈值。“尖峰”可能会影响您的平均估计。如果噪声不是静止的（即它改变电平），使用平均值可能会导致错误检测（警报）。一个简单的选择是计算一个运行平均值并在这个运行平均值上创建一个阈值。如果感兴趣的样本高于阈值，则声明检测并且不将样本包括在运行平均计算中。这个简单的概念有很多变化，具体取决于情况。

如果您的信号确实是一条没有噪声的平坦线，您可以通过从当前样本中减去前一个样本来应用高通滤波器。结果将是一个零数组，在尖峰处具有非零样本值。

对于检测理论的更正式的处理，我强烈推荐 Steven Kay 的书“统计信号处理基础，第二卷：检测理论”。