你只是指最大过滤器吗？如果是，请查看scipy.ndimage.maximum_filter1d
举个简单的例子：

import numpy as np
import scipy.ndimage as ndimage

input = np.sin(np.linspace(0, 4*np.pi, 20))
input = (input * 10).astype(np.int) # Makes it easier to read
output = ndimage.maximum_filter1d(input, 4)

print 'In: ', input
print 'Out:', output

这将产生：

In:  [ 0  6  9  9  4 -1 -7 -9 -8 -3  3  8  9  7  1 -4 -9 -9 -6  0]
Out: [ 6  9  9  9  9  9  4 -1 -3  3  8  9  9  9  9  7  1 -4  0  0]

我假设你的数据不是周期性的。让我给予你一个伪代码，希望这就足够了。
--对数据进行比较
--你在寻找diff中的符号变化。对于Max来说，这将是从正到负的变化;零是一种特殊情况。numpy.sign（）为负值、零值和正值提供了-1、0、1中每个值的符号。
--您可以再次求差--您正在寻找-2和-1，或者最小抑制2和1。请正确处理边界。
祝你好运，E

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

dat= np.linspace(1, 5, 5)
dat2 = np.concatenate([dat, dat[::-1]+.5, dat,dat[::-1]])

## ignore above.

res = np.diff(np.sign(np.diff(dat2, prepend=[0])), append=0)
plt.plot(dat2)  ## NB end conditions, and you can ignore plotting
plt.plot(res)

干杯，E

如果您的输入数据是变量“signal”，那么您需要的结果可以由下式给出：

k = np.sum(np.abs(np.diff(signal>0)))

（使用Numpy函数）