我正在与scipy的find peaks功能作斗争。我有一个大约20 k点的数据集。X轴是从0秒到20秒的以秒计的时间，y轴表示从-2mb到5 mb的压力测量值。我的信号是一个正弦，几乎是一个完美的，除了一些振动（不是噪音，只是在正弦最大值之前和/或之后的压力的快速波动）。这意味着我对两个极大值之间的距离有了很好的估计。为了提取峰值，我使用scipy.signal.find_peaks(y, height=0, distance=500, prominence=(0.1, 1))，高度等于0，因为我想要正峰值，突出是有用的去除振动峰值和距离，据我所知，它是有用的去除两个正弦峰值之间的局部最大值。不幸的是，我不明白为什么，但似乎距离不是两个最大值之间的点数。实际上，对于第一个命令，结果是array([ 3928, 5047, 6243, 11451, 11955, 13737, 19300]。如果我将距离设置为等于1000，第一个极大值应该仍然出现，因为它与第二个极大值之间的距离超过1000点，对吗？但在这种情况下，我得到以下结果array([11955, 19300]。
我错过了什么？
谢谢你的帮助：）

EDIT. FFT代码此代码返回等于1.58的幅度，这显然是不正确的，因为最大值约为4.2，最小值约为-2.2。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate the time values
duration = 1.0  # Duration of the signal in seconds
sampling_rate = 1000  # Number of samples per second
t = x
signal = y

# Apply the FFT to the signal
fft_result = np.fft.fft(signal)

#number of samples per second
sampling_rate = 1000

# Calculate the amplitudes of the frequencies
frequencies = np.fft.fftfreq(len(t), 1.0 / sampling_rate)
amplitudes = np.abs(fft_result) / len(t)

# Find the index of the main frequency component
main_frequency_index = np.argmax(amplitudes)

# Get the amplitude of the main frequency component
main_frequency_amplitude = amplitudes[main_frequency_index]

# Print the result
print("Amplitude of the main frequency component:", main_frequency_amplitude)

# Plot the signal and its frequency spectrum
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
ax1.plot(t, signal)
ax1.set_xlabel('Time')
ax1.set_ylabel('Amplitude')
ax1.set_title('Signal')
ax2.stem(frequencies, amplitudes)
ax2.set_xlabel('Frequency')
ax2.set_ylabel('Amplitude')
ax2.set_title('Frequency Spectrum')
plt.tight_layout()
plt.show()