一种峰值检测算法——AMPD算法（C语言实现）

一种峰值检测算法——AMPD算法（C语言实现）

本文算法的原始论文出处：Algorithms | Free Full-Text | An Efficient Algorithm for Automatic Peak Detection in Noisy Periodic and Quasi-Periodic Signals | HTML (mdpi.com)

有位老哥在知乎写了Python代码：python代码

在数字信号处理中，经常涉及到波峰查找算法，如振动信号分析，样条插值法求包络等。对于周期信号或者准周期信号，文章介绍了一种名为Automatic multiscale-based peak detection (AMPD)，即自动多尺度峰值查找算法。

同时对非周期信号的效果也很nice，强烈安利！

其优势是：

（1）算法本身（几乎）对信号具有良好的自适应性，唯一的假设是信号是周期的或者准周期的；

（2）抗噪能力强，后面可以看到，对周期性的要求也不是很高。

原理不多讲，可以直接来看原文，也比较简单，就是用一个多尺度的滑动窗口去两侧进行比较，寻找局部最大值。

下面为该算法的C语言实现：

// 寻找数组最小值的下标
int argmin(int* index, int index_len)
{
	int min_index = 0;
	int min = index[0];
	for (int i = 1; i < index_len; i++)
	{
		if (index[i] < min)
		{
			min = index[i];
			min_index = i;
		}
	}
	return min_index;
}
//寻找极值点函数
// data是存放数据的数组
//index是存放峰值点下标的数组
//len_index是峰值个数，即index数组长度
void AMPD(double* data,int* index,int *len_index)
{
	int* p_data = (int*)malloc(sizeof(int) * size); //size可以最大为数组长度
	int* arr_rowsum = (int*)malloc(sizeof(int) * size);
	int min_index, max_window_length;
	for (int i = 0; i < size; i++)
	{
		p_data[i] = 0;
	}
	for (int k = 1; k <= size / 2 + 1; k++)
	{
		int row_sum = 0;
		for (int i = k; i <= size - k; i++)
		{
			if ((data[i] > data[i - k]) && (data[i] > data[i + k]))
				row_sum -= 1;
		}
		*(arr_rowsum + k - 1) = row_sum;
	}
	/*for (int i = 0; i < size/2; i++)
	{
		printf("%d\n", arr_rowsum[i]);
	}*/
	min_index = argmin(arr_rowsum, size/2); //此处为最大的窗口
	//printf("%d\n", min_index);
	max_window_length = min_index;
	for (int k = 1; k < max_window_length + 1;k++)
	{
		for (int i = 1; i < size - k; i++)
		{
			if ((data[i] > data[i - k]) && (data[i] > data[i + k]))
				p_data[i] += 1;
		}
	}
	for (int i_find = 0; i_find < size; i_find++)
	{
		if (p_data[i_find] == max_window_length)
		{
			index[*len_index] = i_find;
			(*len_index) += 1;
		}
	}
	free(p_data);
	free(arr_rowsum);
}

周期信号效果原始文章内太多了，这里就不展示了。

下面来展示一波我自己使用的，非周期信号的峰值寻找情况

可以根据AMPD后得到的峰值数组，进行三次样条插值进行原信号包络的获取。（参考MATLAB内envelope函数）

寻找波谷的话直接将原始数据翻转一下，就可以得到波谷的下标了。