下面是一个使用Python编写的简单示例代码，用于检测不均匀时间序列中的峰值。

import numpy as np

def detect_peaks(time, data, threshold):
    # 计算数据的一阶差分
    diff = np.diff(data)
    
    # 初始化峰值列表
    peaks = []
    
    # 遍历数据的差分序列
    for i in range(1, len(diff) - 1):
        # 判断当前差分是否为正值并且大于阈值，并且前一个差分为负值，后一个差分也为负值
        if diff[i-1] < 0 and diff[i] > threshold and diff[i+1] < 0:
            # 将峰值的索引添加到峰值列表中
            peaks.append(i)
    
    # 返回峰值的时间和数据值
    peak_time = time[peaks]
    peak_data = data[peaks]
    
    return peak_time, peak_data

# 示例数据
time = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
data = np.array([1, 2, 3, 2, 5, 4, 3, 2, 1, 2])

# 设置阈值
threshold = 0.5

# 检测峰值
peak_time, peak_data = detect_peaks(time, data, threshold)

# 打印峰值的时间和数据值
print("峰值时间:", peak_time)
print("峰值数据:", peak_data)

上述代码中，detect_peaks函数用于检测峰值。它首先计算时间序列数据的一阶差分，然后通过判断差分的正负和是否大于阈值来确定峰值的位置。最后，返回峰值的时间和数据值。

在示例数据中，时间序列为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，对应的数据为[1, 2, 3, 2, 5, 4, 3, 2, 1, 2]。阈值设置为0.5。运行代码后，将输出峰值的时间和数据值。

请注意，此示例代码仅演示了一种简单的峰值检测方法，并可能不适用于所有情况。如果需要更精确或更复杂的峰值检测方法，您可能需要参考相关的文献或使用专门的库或工具。