阈值大约是前后样本的垂直距离。日珥与最深谷的垂直距离差不多。
以下是对差异的直观解释：

的数据
在cos（x）的图中，峰值的阈值为0.191，突出度为2。
这有什么含义？

• 阈值在区分单个样本上升然后下降的峰方面很好。
• 突出度很好地区分了在几个样本的过程中上升和下降的峰。
• 随着采样率的上升，单个阈值变得更具选择性。然而，显著性与采样率无关。（例如，在下面的示例中尝试将样本数从21更改为41，并查看阈值如何更改。）
• 参数wlen控制搜索谷值以确定突出度的样本数量。如果设置wlen=3，那么突出度和阈值 * 是相同的。默认情况下，它将搜索到下一个较大的峰值。请参阅documentation。

生成图形的代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.signal
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 21)
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y)
# Show threshold and prominence for peak
print(scipy.signal.find_peaks(y, threshold=0, prominence=0))

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