54 lines
2.1 KiB
C
54 lines
2.1 KiB
C
|
#ifndef POLY2FINDPEAKS_H
|
|||
|
|
#define POLY2FINDPEAKS_H
|
|||
|
|
|
|||
|
|
#include <algorithm>
|
|||
|
|
#include <cmath>
|
|||
|
|
#include <vector>
|
|||
|
|
|
|||
|
|
class Poly2FindPeaks {
|
|||
|
|
public:
|
|||
|
|
// 峰值结构体，存储峰值特征
|
|||
|
|
typedef struct {
|
|||
|
|
int index; // 峰值在数据中的索引
|
|||
|
|
double position; // 峰值的精确位置（插值计算）
|
|||
|
|
double height; // 峰值高度（相对于基线）
|
|||
|
|
double amplitude; // 峰值的绝对幅度
|
|||
|
|
double fwhm; // 半高宽（Full Width at Half Maximum）
|
|||
|
|
} Peak;
|
|||
|
|
|
|||
|
|
// 滑动平均平滑（去噪预处理）
|
|||
|
|
static std::vector<double> SmoothData(const std::vector<double>& data, int window_size);
|
|||
|
|
|
|||
|
|
// 计算基线（使用百分位法，假设大部分数据为基线）
|
|||
|
|
static double calculateBaseline(const std::vector<double>& data, double percentile = 0.1);
|
|||
|
|
|
|||
|
|
// 检测峰值
|
|||
|
|
static std::vector<Peak> findPeaks(
|
|||
|
|
const std::vector<double>& data,
|
|||
|
|
double height_threshold = 0.0, // 峰值高度阈值（相对于基线）
|
|||
|
|
int min_distance = 3, // 峰之间的最小距离（索引）
|
|||
|
|
int smooth_window = 3 // 平滑窗口大小
|
|||
|
|
);
|
|||
|
|
};
|
|||
|
|
|
|||
|
|
/*******************************************************************************
|
|||
|
|
算法说明
|
|||
|
|
核心功能：
|
|||
|
|
1、对原始数据进行平滑去噪（滑动平均）
|
|||
|
|
2、自动计算基线（区分信号和背景）
|
|||
|
|
3、检测局部最大值作为峰值候选
|
|||
|
|
4、过滤假峰（通过高度阈值和最小峰间距）
|
|||
|
|
5、精确计算峰值特征（位置、高度、半高宽）
|
|||
|
|
关键参数：
|
|||
|
|
* heightThreshold：峰值相对于基线的最小高度（过滤小噪声峰）
|
|||
|
|
* minDistance：两个峰值之间的最小距离（避免同一峰被多次检测）
|
|||
|
|
* smoothWindow：平滑窗口大小（越大去噪效果越好，但可能模糊窄峰）
|
|||
|
|
峰值特征：
|
|||
|
|
* position：峰值的精确位置（通过抛物线插值优化）
|
|||
|
|
* height：峰值相对于基线的高度
|
|||
|
|
* amplitude：峰值的绝对幅度
|
|||
|
|
* fwhm：半高宽（反映峰的宽窄，用于峰的进一步分类）
|
|||
|
|
*******************************************************************************/
|
|||
|
|
|
|||
|
|
#endif // POLY2FINDPEAKS_H
|