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  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  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。