Piekpuntdetectie

Piekpuntdetectie is het proces van het identificeren van pieken in een dataset of signaal, meestal lokale maxima die boven een bepaalde drempel uitkomen. Piekpunten geven vaak belangrijke gebeurtenissen of kenmerken weer, bijvoorbeeld R-pieken in ECG-signalen, chromatografische pieken in chemische analyses, of topmomenten in financiële tijdreeksen. Het doel is om relevante pieken nauwkeurig te detecteren terwijl ruis en artefacten worden onderdrukt.

Kernconcepten zijn lokale maxima, piekhoogte, piekbreedte en piekop prominentie. Dergelijke eigenschappen bepalen of een locatie als een significante piek wordt aangemerkt. Veel toepassingen vereisen pre-processing zoals ruisreductie en niveau-aanpassing. Piekpunten kunnen ook worden beoordeeld op prominentie, waarmee minder significante pieken in drukke signalen worden genegeerd.

Benaderingen zijn onder meer: drempelgebaseerde detectie met vooraf smoothing, waarbij pieken worden gevonden door afgeleiden te analyseren (bijv. zero-crossings van de eerste afgeleide of sign changes in de tweede afgeleide); derivative-based methoden; wavelet- of matched-filtergebaseerde detectie; adaptieve drempels en prominentie-gebaseerde detectie die rekening houden met de lokale context. Geavanceerdere methoden omvatten continue wavelet transform (CWT) en patroonherkenning. Voorbeelden uit de praktijk zijn de Pan-Tompkins-algoritme voor ECG, of algoritmen die vinden_peaks-achtige functies gebruiken in data-analysepakketten.

Toepassingen en evaluatie: in biomedische signaalanalyse, chemie, natuurkunde en financiën. Prestaties worden vaak gemeten met nauwkeurigheid, precisie, recall/f-F1 en detectietolerantie ten opzichte van een referentie. Belangrijke uitdagingen zijn ruis, overlappende pieken en uiteenlopende piekvormen.