从光谱数据中发现尖峰大家好，
我需要一些帮助：有没有办法从峰值中找到最小值和最大值并对这两个值进行增量计算。我已附上数据集。简而言之，客户希望实现以下目标：
我们需要回答这个方程 delta y/delta x，其中 y 是温度，x 是时间。
增量是指一批产品开始生产时和同一批产品完成生产时之间的差异。
附件是原始数据。绘制时，您会看到很多峰值。从谷值到峰值，就是一个批次。因此，我们想找出批次的起始温度（又称最低温度）和结束温度（又称最高温度），以及出现这种差异的速度。
所以数学很简单。我们只需要帮助在发送给您的原始数据中找到这些点。并实现分析自动化。
回复：从光谱数据中发现尖峰谢谢马丁，这很有帮助！！是的，我同意，如果我们可以在下一个版本中实现某种公式的话。回复：从光谱数据中发现尖峰我必须同意 Martin 关于数据噪声的观点。我看到了 4 种模式/趋势：1) 随着时间的推移，总体呈上升趋势。2) 一系列快速振荡之后是长时间的下降趋势 3) 第 2 项的模式重复出现。4) 随着时间的推移，在快速振荡中呈上升趋势。
所以我对数据有几个问题。真正的批次从哪里开始和结束？有很多高峰和低谷，那么每一个都是一批吗？考虑到每一系列快速振荡后缓慢下降的斜率，也许只有 4 个批次？每个小振荡都是一批，并且斜率缓慢下降并刷新/重置系统？这看起来像是随时间推移的温度测量，是这样吗？考虑到随着时间的推移和在每一系列快速振荡中向上漂移，然后缓慢向下漂移，这将是有意义的。
有关该过程的更多信息会有所帮助。否则，人们只能得到 Martin 提供的信息。移动平均值并使用斜率的符号变化找到最小值和最大值。
回复：从光谱数据中发现尖峰嗨瓦莱丽，
希望这不是最好的方法，但至少应该有用。附件中有一个表格，其中列出了批次开始和批次结束的峰值。由于其他工作，我无法做更多。
基本上，您需要计算 deltaY 和 deltaX 并将它们相除（以获得斜率）。这很容易。数据非常嘈杂，因此您肯定希望将其平滑，例如使用移动平均线。然后，您需要寻找斜率的符号变化，并且必须注意斜率没有发生变化的观察结果。对于批次开始和批次结束，您还需要设置下限/上限阈值以消除每个批次的斜率变化峰值。这会导致峰值识别批次开始和批次结束。
根据数据，仍然存在两个连续峰值属于同一批次类型（开始或结束）的情况，对于这些情况，您需要将这两个或多个连续峰值中的第一个设置为 0，并且只将最新的设置为 1。如果您查看可视化，您就会明白我的意思。这应该使用批次开始不等于批次结束的子集来工作。然后在批次开始或批次结束时搜索连续条目并将值设置为 0。也可以使用 Brady 的数据表工具插件来完成此操作。
一旦完成，您就可以计算行与行之间的差异（当然，仅限于彼此属于的差异：））
希望这会有所帮助，如果还没有更温和的解决方案，我希望在 JMP 的未来版本中看到这种功能；）
在制药/化学/感官和批处理中，我越来越频繁地听到这样的问题：我的批次从哪里开始，有什么区别。
