Определить границы участка импульса

while l<abs(sec/2):
    if W[l]>5:
        l=l+1

W = np.array(...)
if any(W > 5): # проверяем, был ли вообще сигнал
    Wgt5 = np.where(W > 5) # выборка значений массива > 5
    iW = np.in1d(W, Wgt5) # если значение из W есть в Wgt5, то поставляем True, и наоборот
    plt.plot(iW) # вывод

for i in (W):
    #print W[l]
    if i >5.00:
        M=M+1
        
    i=i+1
print M, 'длинна импульса производнои'

i=0
r=[]
for i in (W):
    if i==max(W[i:i+50]):
     r.append(i)
     print r
    
     i=i+1

scipy.ndimage.gaussian_filter1d(ar, 1)

W=np.array(W)
 
#фильтр гауса
print "фильтр гауса"
bl = ndimage.gaussian_filter(W, 3)
plt.plot(bl)
plt.show()

import sys
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import NaN, Inf, arange, isscalar, asarray, array
 
def peakdet(v, delta, x = None):
    """
    Converted from MATLAB script at [url]http://billauer.co.il/peakdet.html[/url]
    
    Returns two arrays
    
    function [maxtab, mintab]=peakdet(v, delta, x)
    %PEAKDET Detect peaks in a vector
    %        [MAXTAB, MINTAB] = PEAKDET(V, DELTA) finds the local
    %        maxima and minima ("peaks") in the vector V.
    %        MAXTAB and MINTAB consists of two columns. Column 1
    %        contains indices in V, and column 2 the found values.
    %      
    %        With [MAXTAB, MINTAB] = PEAKDET(V, DELTA, X) the indices
    %        in MAXTAB and MINTAB are replaced with the corresponding
    %        X-values.
    %
    %        A point is considered a maximum peak if it has the maximal
    %        value, and was preceded (to the left) by a value lower by
    %        DELTA.
    
    % Eli Billauer, 3.4.05 (Explicitly not copyrighted).
    % This function is released to the public domain; Any use is allowed.
    
    """
    maxtab = []
    mintab = []
       
    if x is None:
        x = arange(len(v))
    
    v = asarray(v)
    
    if len(v) != len(x):
        sys.exit('Input vectors v and x must have same length')
    
    if not isscalar(delta):
        sys.exit('Input argument delta must be a scalar')
    
    if delta <= 0:
        sys.exit('Input argument delta must be positive')
    
    mn, mx = Inf, -Inf
    mnpos, mxpos = NaN, NaN
    
    lookformax = True
    
    for i in arange(len(v)):
        this = v[i]
        if this > mx:
            mx = this
            mxpos = x[i]
        if this < mn:
            mn = this
            mnpos = x[i]
        
        if lookformax:
            if this < mx-delta:
                maxtab.append((mxpos, mx))
                mn = this
                mnpos = x[i]
                lookformax = False
        else:
            if this > mn+delta:
                mintab.append((mnpos, mn))
                mx = this
                mxpos = x[i]
                lookformax = True
 
    return array(maxtab), array(mintab)
 
value_list = open('2otvV1.txt').readlines()
values = [float(x.strip()) for x in value_list if x.strip() != '']
max_ind, min_ind = peakdet(values, 1)
plt.plot(values)
plt.plot(array(max_ind)[:,0], array(max_ind)[:,1], 'xb')
plt.plot(array(min_ind)[:,0], array(min_ind)[:,1], 'or')