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🚩 撰写作者：左手の明天
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#### 防伪水印——左手の明天 ####
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📆 最近更新：2023 年 05 月 21 日，左手の明天的第 284 篇原创博客
📚 更新于专栏：matlab
#### 防伪水印——左手の明天 ####
🥇matlab交互式任务
求局部极值任务以交互方式求数据的局部最大值和局部最小值。该任务会自动为实时脚本生成 MATLAB代码。
使用此任务，可以：
-
对工作区变量所包含的数据求局部最大值、局部最小值或两者。
-
调整参数以找到更少或更多的极值。
-
可视化检测到的极值。
要在 MATLAB 编辑器中将求局部极值任务添加到实时脚本中，请执行以下操作：
-
在实时编辑器选项卡中，选择任务 > 求局部极值。
-
在脚本的代码块中，键入相关关键字，例如
extrema或find。从建议的命令自动填充项中选择求局部极值。
🥇islocalmin-计算局部最小值
（1）语法
当在 A 的对应元素中检测到局部最小值时，TF = islocalmin(A) 将返回元素为 1 (true) 的逻辑数组。
TF = islocalmin(A,dim) 指定要沿其进行运算的 A 的维度。例如，islocalmin(A,2) 求矩阵 A 中每行的局部最小值。
TF = islocalmin(___,Name,Value) 可在前面语法中的任意输入参数组合外使用一个或多个名称-值参数来指定其他用于求局部最小值的参数。例如，islocalmin(A,'SamplePoints',t) 计算 A 相对于时间向量 t 中包含的时间戳的局部最小值。
[TF,P] = islocalmin(___) 还返回与 A 的每个元素对应的相对高差。
局部最小值的相对高差
局部最小值（或波谷）的相对高差根据该波谷相对其他波谷的深度和位置衡量其突出程度。
要测量一个波谷的相对高差，首先从该波谷延伸一条水平线。找出这条直线与左右两侧数据的交点，交点应为另一波谷或数据的端点。将这些位置标记为左右区间的外部端点。然后找出左右区间内的最高波峰。取这两个波峰的较小值，测量从该波峰到波谷的垂直距离。此距离就是相对高差。
对于向量
x，最大相对高差不超过max(x)-min(x)。
（2）示例
向量中的局部最小值
计算并绘制数据向量的局部最小值。
x = 1:100;
A = (1-cos(2*pi*0.01*x)).*sin(2*pi*0.15*x);
TF = islocalmin(A);
plot(x,A,x(TF),A(TF),'r*')
矩阵行中的最小值
创建一个数据矩阵，然后计算每一行的局部最小值。
A = -25*diag(ones(5,1)) + rand(5,5);
TF = islocalmin(A,2)
TF = 5x5 logical array
0 0 0 1 0
0 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 0 0 1 0
0 0 1 0 0相隔最小值
计算数据向量相对于向量 t 中的时间戳的局部最小值。使用 MinSeparation 参数计算相隔至少 45 分钟的最小值。
t = hours(linspace(0,3,15));
A = [2 4 6 4 3 7 5 6 5 10 4 -1 -3 -2 0];
TF = islocalmin(A,'MinSeparation',minutes(45),'SamplePoints',t);
plot(t,A,t(TF),A(TF),'r*')
最小值平台区
指定用于指示连续最小值的方法。
计算包含连续最小值的数据的局部最小值。指示每个平台区的第一个最小值。
x = 0:0.1:5;
A = max(-0.75, sin(pi*x));
TF1 = islocalmin(A,'FlatSelection','first');
plot(x,A,x(TF1),A(TF1),'r*')
指示每个平台区的所有最小值。
TF2 = islocalmin(A,'FlatSelection','all');
plot(x,A,x(TF2),A(TF2),'r*')
突出最小值
计算数据向量的局部最小值和相对高差，然后用数据绘图。
x = 1:100;
A = peaks(100);
A = A(50,:);
[TF1,P] = islocalmin(A);
P(TF1)
ans = 1×2
2.7585 1.7703
plot(x,A,x(TF1),A(TF1),'r*')
axis tight
通过指定最小相对高差要求，计算数据中最突出的最小值。
TF2 = islocalmin(A,'MinProminence',2);
plot(x,A,x(TF2),A(TF2),'r*')
axis tight
🥇islocalmax-计算局部最大值
（1）语法
当在 A 的对应元素中检测到局部最大值时，TF = islocalmax(A) 将返回元素为 1 (true) 的逻辑数组。
TF = islocalmax(A,dim) 指定要沿其进行运算的 A 的维度。例如，islocalmax(A,2) 计算矩阵 A 的每一行的局部最大值。
TF = islocalmax(___,Name,Value) 可在前面语法中的任意输入参数组合外使用一个或多个名称-值参数来指定其他用于求局部最大值的参数。例如，islocalmax(A,'SamplePoints',t) 根据时间向量 t 中包含的时间戳计算 A 的局部最大值。
[TF,P] = islocalmax(___) 还返回与 A 的每个元素对应的相对高差。
（2）示例
向量中的局部最大值
计算并绘制数据向量的局部最大值。
x = 1:100;
A = (1-cos(2*pi*0.01*x)).*sin(2*pi*0.15*x);
TF = islocalmax(A);
plot(x,A,x(TF),A(TF),'r*')
矩阵行中的最大值
创建一个数据矩阵，然后计算每一行的局部最大值。
A = 25*diag(ones(5,1)) + rand(5,5);
TF = islocalmax(A,2)
TF = 5x5 logical array
0 0 1 0 0
0 1 0 0 0
0 0 1 0 0
0 1 0 1 0
0 1 0 0 0相隔最大值
计算数据向量相对于向量 t 中的时间戳的局部最大值。使用 MinSeparation 参数计算相隔至少 45 分钟的最大值。
t = hours(linspace(0,3,15));
A = [2 4 6 4 3 7 5 6 5 10 4 -1 -3 -2 0];
TF = islocalmax(A,'MinSeparation',minutes(45),'SamplePoints',t);
plot(t,A,t(TF),A(TF),'r*')
最大值平台区
指定用于指示连续最大值的方法。
计算包含连续最大值的数据的局部最大值。指示每个平台区的第一个最大值。
x = 0:0.1:5;
A = min(0.75, sin(pi*x));
TF1 = islocalmax(A,'FlatSelection','first');
plot(x,A,x(TF1),A(TF1),'r*')
指示每个平台区的所有最大值。
TF2 = islocalmax(A,'FlatSelection','all');
plot(x,A,x(TF2),A(TF2),'r*')
突出最大值
根据相对高差选择最大值。
计算数据向量的局部最大值和相对高差，然后用数据绘图。
x = 1:100;
A = peaks(100);
A = A(50,:);
[TF1,P] = islocalmax(A);
P(TF1)
ans = 1×2
1.7703 3.5548plot(x,A,x(TF1),A(TF1),'r*')
axis tight
通过指定最小相对高差要求，仅计算数据中最突出的最大值。
TF2 = islocalmax(A,'MinProminence',2);
plot(x,A,x(TF2),A(TF2),'r*')
axis tight
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