核心尋峯算法的原理參考Ronny,連接:投影曲線的波峯查找,html
C#翻譯原理代碼參考sowhat4999,連接:C#翻譯Matlab中findpeaks方法 算法
前人種樹,後人乘涼。感謝原做者詳細的解釋說明。數組
這裏先把翻譯代碼貼一下(略微的修改了sowhat4999代碼中的幾個參數)優化
//調用方法 List<double> data = new List<double>{25, 8, 15, 5, 6, 10, 10, 3, 1, 20, 7}; List<int> index = getPeaksIndex(trendSign(oneDiff(Constant.data)));
//第一次尋峯(基本峯距爲1)算法 private double[] oneDiff(List<double> data) { double[] result = new double[data.Count - 1]; for (int i = 0; i < result.Length; i++) { result[i] = data[i + 1] - data[i]; } return result; } private int[] trendSign(double[] data) { int[] sign = new int[data.Length]; for (int i = 0; i < sign.Length; i++) { if (data[i] > 0) sign[i] = 1; else if (data[i] == 0) sign[i] = 0; else sign[i] = -1; } for (int i = sign.Length - 1; i >= 0; i--) { if (sign[i] == 0 && i == sign.Length - 1) { sign[i] = 1; } else if (sign[i] == 0) { if (sign[i + 1] >= 0) { sign[i] = 1; } else { sign[i] = -1; } } } return sign; } private List<int> getPeaksIndex(int[] diff) { List<int> data = new List<int>(); for (int i = 0; i != diff.Length - 1; i++) { if (diff[i + 1] - diff[i] == -2) { data.Add(i + 1); } } return data;//至關於原數組的下標 }
以上方法並無將峯距、邊鋒、峯值狀況考慮在內,但已經給與咱們後人一個完整的思路。spa
峯距狀況分析:翻譯
咱們能夠將上述方法理解爲峯距1的尋峯算法,當咱們須要完成峯距爲2的尋峯狀況時咱們須要判斷code
data[i]是否大於data[i+1],data[i+2],data[i-1],data[i-2]
同理按照此方法完成點數爲100000,峯距爲1000的尋峯,則須要進行100000的1000次方次運算,這顯然須要花費大量的時間進行運算。orm
優化過程當中,咱們並不能改變峯距(即冪指數1000),但咱們能夠改變點數(即底數100000)的大小。從而實現運算量的下降。htm
以上峯距爲1的尋峯方法此時已經完成判斷blog
data[i]是否大於data[i+1],data[i-1]
並返還峯值對應的索引列
峯距爲2時,咱們只須要再次對索引列中內容進行判斷便可(只有在峯距爲1的判斷中勝出的點,纔有可能在峯距爲2的判斷中勝出)
data[i]是否大於data[i+2],data[i-2]
此時你會發現咱們須要遍歷的底數已經並非原點數100000,而是上次返還的尋峯序列個數
//調用方法 List<double> data = new List<double>{25, 8, 15, 5, 6, 10, 10, 3, 1, 20, 7}; //峯距 int DisPeak = 3; // 峯距爲1時獲得的腳標 List<int> index =getPeaksIndex(trendSign(oneDiff(Yaxis))); //已進行的判斷 int level = 1; // 擴大峯距範圍範圍算法 while (DisPeak > level) { level++; List<int> result = DoPeakInstance(data, index, level); index = null; index = result; }
//擴大尋峯範圍算法
private List<int> DoPeakInstance(List<double> data, List<int> index, int level)
{
//至關於原數組的下標
List<int> result = new List<int>();
for (int i = 0; i < index.Count; i++)
{
//判斷是否超出下界和上界
if (index[i] - level>=0&&index[i] + level < data.Count)
{
if (data[index[i] + level] <= data[index[i]] && data[index[i] - level] <= data[index[i]])
{
result.Add(index[i]);
}
}
}
return result;
}
邊鋒狀況分析:
仔細閱讀上述兩算法,你會發現該算法存在一個沒法避免的問題 如:
峯距是3,此時峯首部點序(點0,點1,點2)因沒法向前比較,致使並無參與到峯值計算中。 尾部點則因沒法向後比較沒有參與到峯值計算中。
此狀況咱們首先要清楚,因上述狀況未參與比較的點序中,首部最多僅有一個峯值,尾部最多僅有一個峯值。
那咱們把它加上就行了,美滋滋。
//獲取數據首尾兩側最大峯值(0,DisPeak)點序和(Date.CountFJ-DisPeak,Data.Count)點序 int TopIndex = 0; int BottomIndex = Yaxis.Count-1; for (int i = 0; i < DisPeak; i++) { if (Yaxis[i] >= Yaxis[TopIndex]) { TopIndex = i; } if (Yaxis[Yaxis.Count-1 - i] >= Yaxis[BottomIndex]) { BottomIndex = Yaxis.Count - 1 - i; } } //判斷是否知足條件檢索條件(首部向後點進行比較,尾部向前點進行比較,比較DisPeak個點) int newTopIndex = TopIndex; int newBottomIndex = BottomIndex; for (int i = 0; i <= DisPeak; i++) { if (Yaxis[TopIndex + i] >= Yaxis[TopIndex]) { newTopIndex = TopIndex + i; } if (Yaxis[BottomIndex - i] >= Yaxis[BottomIndex]) { newBottomIndex = BottomIndex - i; } } TopIndex = newTopIndex; BottomIndex = newBottomIndex; //添加到結果序列 if (TopIndex <= DisPeak) { index.Insert(0, TopIndex); } if (BottomIndex >= Xaxis.Count - DisPeak) { index.Add(BottomIndex); }
最後,也就是最簡單的峯值判斷了。比一下就行了。
//最小峯值 int minPeakValue = 10; List<int> finalresult = new List<int>(); for (int i = 0; i < index.Count; i++) { if (Yaxis[index[i]] >= minPeakValue) { finalresult.Add(index[i]); } } index = null; index = finalresult;