在数组中查找几个感兴趣的区域

假设我进行了一项实验，其中我让 python 程序运行了很长一段时间，在那段时间里，我对一些数量与时间的关系进行了多次测量。每次测量都以 1 到 3 秒之间的某个值分隔，所使用的时间步长比该值小得多......比如 0.01 秒。即使只取 y 轴，这种情况的示例也可能如下所示：

[...0,1,-1,4,1,0,0,2,3,1,0,-1,2,3,5,7,8,17,21,8,3,1,0,0,-2,-17,-20,-10,-3,3,1,0,-2,-1,1,0,0,1,-1,0,0,2,0...]

这里我们有一段不活动的时期，然后是急剧上升、下降、在 0 附近短暂停顿、急剧下降、急剧上升并再次稳定在 0 附近。这些点表明这是双向延伸的长数据流的一部分。整个数据集中会有许多这样的事件，其长度各不相同，由低震级区域分隔开。

我希望本质上形成一个 'n' 数组arrays (tuples？）以不同的长度捕获事件，以便我稍后可以单独分析它们。我不能纯粹用一个来分开np.absolute()输入阈值，因为在给定事件中偶尔会有接近零值的小区域，例如上面的示例。除此之外，测量之间可能偶尔会出现幅度较大但持续时间较短的信号。

理想情况下，上面的示例最终会从平坦区域的两侧左右得到几个元件左右。

[0,-1,2,3,5,7,8,17,21,8,3,1,0,0,-2,-17,-20,-10,-3,3,1,0,-2,-1]

我在想这样的事情：

Input:

[0,1,0,0,-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1,0,1,0,2,1,0,8,-7,-1,0,0,1,0,1,-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0,1,3,2,3,1,0,0,-2,1,0,0,-1,22,4,0,-1,0]

根据低于 2 的连续值的数量进行分割。

[[-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1],[8,-7,-1,0],[-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0],[1,22,4,]]

就像这张图一样：

如果子数组长度小于 10，则删除：

[[-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1],[-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0]]

这是解决这个问题的好方法吗？第一步也让我有点困惑。我还需要保留事件中那些小的低强度区域。

重新编辑！我将比较两个信号，每个信号都作为时间的函数进行测量，因此它们将被压缩到一个元组列表中。

这是我的两分钱，基于指数平滑。

import itertools
A=np.array([0,1,0,0,-1,4,8,22,16,7,2,1,0,-1,-17,-20,-6,-1,0,1,0,2,1,0,8,-7,-1,0,0,1,0,1,-1,-17,-22,-40,16,1,3,14,17,19,8,2,0,1,3,2,3,1,0,0,-2,1,0,0,-1,22,4,0,-1,0])
B=np.hstack(([0,0],A,[0,0]))
B=np.asanyarray(zip(*[B[i:] for i in range(5)]))
C=(B*[0.25,0.5,1,0.5,0.25]).mean(axis=1) #C is the 5-element sliding windows exponentially smoothed signal
D=[]
for item in itertools.groupby(enumerate(C), lambda x: abs(x[1])>1.5): 
    if item[0]:
        D.append(list(item[1])) #Get the indices where the signal are of magnitude >2. Change 1.5 to control the behavior.
E=[D[0]]
for item in D[1:]:
    if (item[0][0]-E[-1][-1][0]) <5: #Merge interesting regions if they are 5 or less indices apart. Change 5 to control the behavior.
        E[-1]=E[-1]+item
    else:
        E.append(item)
print [(item[0][0], item[-1][0]) for item in E]
[A[item[0][0]: item[-1][0]] for item in E if (item[-1][0]-item[0][0])>9] #Filter out the interesting regions <10 in length.