從光譜資料中發現尖峰峰大家好，
我需要一些幫助：有沒有辦法找到峰值的最小值和最大值，並對這兩個值進行增量計算。我已附上資料集。簡而言之，客戶希望實現以下目標：
我們需要回答這個方程式 delta y/delta x，其中 y 是溫度，x 是時間。
增量是一個批次開始時和同一批次完成時的差異。
所附文件是原始資料。當你繪製它時，你會看到很多峰值。而從山谷到山頂，那就是一批。因此，我們想得到批次的起始溫度（又稱最低溫度）和結束溫度（又稱最高溫度）以及這種差異發生的速度。
所以數學很容易。我們只需要協助在我們發送給您的原始資料中找到這些點。並實現分析自動化。
回覆：從光譜數據中找出尖峰峰謝謝馬丁，這有幫助！是的，我同意我們是否可以在下一個版本中實作某種公式。回覆：從光譜數據中發現尖峰峰關於數據噪音，我必須同意馬丁的觀點。我看到了 4 種模式/趨勢： 1) 隨著時間的推移，整體呈現上升趨勢。 2) 一連串快速振盪，接著是一個長的下降斜率 3) 第 2 項的模式不斷重複。 4) 隨著時間的推移，隨著快速振盪而向上漂移。
所以我對數據有幾個疑問。真正的批次從哪裡開始和結束？有很多高峰和低谷，那麼每一個都是一批嗎？鑑於每一系列快速振盪後斜率緩慢下降，也許只有 4 個批次？每一個小振盪都是一批，並且係統的緩慢下降斜率和沖洗/重置嗎？這看起來像是隨著時間的推移測量溫度，是這樣嗎？考慮到隨著時間的推移以及在每一系列快速振盪中向上漂移，然後緩慢向下漂移，這是有道理的。
有關該過程的更多資訊將會有所幫助。否則，人們所擁有的就是馬丁所提供的一切。移動平均值並使用斜率的符號變化找到最小值和最大值。
回覆：從光譜數據中發現尖峰峰嗨瓦萊麗，
希望這不是最好的方法，但至少應該有效。您將在附件中找到一個表格，其中包含批次開始和批次結束的峰值發現結果。由於其他工作，我無法做更多的事情。
基本上，您需要計算 deltaY 和 deltaX 並將它們相除（以獲得斜率）。這很容易。數據非常吵雜，因此您肯定需要對其進行平滑處理，例如使用移動平均值。然後，您需要尋找斜率的符號變化，並且必須注意斜率沒有變化的觀察結果。對於批次開始和批次結束，您還需要設定下限/上限閾值，以消除每個批次的斜率變化峰值。這會產生峰值來識別批次開始和批次結束。
根據數據，仍然存在兩個連續峰值屬於同一批次類型（開始或結束）的情況，對於這些情況，您需要將這兩個或多個連續峰值中的第一個峰值設為0，僅將最新峰值設定為1。這應該使用批次開始不等於批次結束的子集來工作。然後在「批次開始」或「批次結束」中搜尋連續條目，並將值設為 0。
完成此操作後，您就可以計算行與行之間的差異（當然僅適用於彼此屬於的行:)）
希望這會有所幫助，如果還沒有更溫和的解決方案，我希望在未來版本的 JMP 中看到類似的功能；）
在製藥/化學/感官和批次中，我越來越常聽到這個問題：我的批次從哪裡開始以及差異是什麼。
