根据不同的窗口宽度（非对称窗口宽度），将局部极大值附近的值分配给局部极大值

Question

这个问题是我之前问题的延伸，有一些新问题，所以我想提出一个新的问题。我希望可以。

https://stackoverflow.com/questions/46054811/changing-the-values-in-the-neighbourhood-of-local-maxima-to-the-local-maxima/46055833#46055833

查询：

>

问题：（我想改变我的窗口大小，就像在原始信号中一样，我在局部极大值周围有不同的行为。）例如，在第8个窗口中，局部极大值位于第34个位置，但我已将第34个位置左侧的值指定为局部极大值。

简而言之，我希望有可变的和可控的窗口宽度。

请看看所附的图片，以获得输出我想要的想法。

我希望这会给你一些好主意。

我想在每个局部最大窗口宽度上有不同的和非对称的方法。

我还附加了一个nlfilter的代码，它正是我想要做的，这意味着它生成窗口并在该窗口宽度内为局部最大值赋值，但我需要具有灵活和可变的窗口宽度。

是否可能有不同的窗口宽度，或者是否有其他方法可以做到这一点。

在此处输入图像描述

代码：

  t = 1:35 ; 
  Y = [1 3  13  6  2 7 5 4 2 4 1 0 1 2 3 5 0 0 1 0 0 2 3 6 7 0 0 8 0 1 1 2 3 4 2];

  n = 2;

  [p l] = findpeaks(Y);

  locations = zeros(size(Y));
  locations(l) = true;
  locations = conv(locations, ones(1, 2*n+1), 'same') > 0;

  X = -inf(size(Y)); % create temporary
  X(l) = Y(l); % copy the local maxima

  X = nlfilter(X, [1 2*n+1 ], @(x) max(x)); %replace all values with it local maxima
  X(l) = Y(l); % ensure local maxima are not changed
  Y(locations) = X(locations); % copy filtered temporary to output

  figure(1)
  hold on 
  plot(t,Y,'r')

  t = 1:35 ; 
  Y = [1 3  13  6  2 7 5 4 2 4 1 0 1 2 3 5 0 0 1 0 0 2 3 6 7 0 0 8 0 1 1 2 3 4 2];
  plot(t,Y,'b')

  hold off

我将感谢你的宝贵答复。

进一步说明：

请看附件中的图片。

第二张图片是原始信号的一部分，局部最大值被称为绿点。

在第一张图片中，红线显示了我想要分配局部极大值的区域。绿点是局部极大值。所以你会看到，如果我使用固定宽度的窗口，它将不起作用，因为局部极大值之前的点小于局部极大值之后的点。

在示例中，将1置于外部的原因是，与局部极大值之后相比，在局部极大值之前有几个点我想要平坦。其他窗口（如上一个窗口8）的情况也是如此，我在第34个位置上有局部极大值，但为什么我在之前选择了较大的值，这只是因为我想分配局部极大值的值。

Answer 1

您可以定义一个标准，即从峰值开始，到两侧，我们计算峰值邻域的方差，并增加邻域的半径，直到邻域元素的方差大于预定义的阈值。

此处，idx\u峰值是峰值的位置，峰值是峰值的值。应用阈值后，您可以获得每个峰值位置前后的元素数，即前n\u和后n\u。然后，您可以找到邻域的索引并为其赋值。

Y = [1 3  13  6  2 7 5 4 2 4 1 0 1 2 3 5 0 0 1 0 0 2 3 6 7 0 0 8 0 1 1 2 3 4 2];
idx_peaks = [3 6 10 16 19 25 28 34];
peaks = [13 7 4 5 1 7 8 4];
threshold = 2;
cumvar = @(a)cumsum(a(:).^2)./(1:numel(a)).'-(cumsum(a(:))./(1:numel(a)).').^2;
categ = zeros(numel(Y),1);
categ(idx_peaks)=1;
forward_categ = cumsum(categ(idx_peaks(1):end));
n_after = accumarray(forward_categ,Y(idx_peaks(1):end),[],@(x)sum(cumvar(x)<threshold)-1).';
backward_categ = cumsum(flipud(categ(1:idx_peaks(end))));
n_before = flipud(accumarray(backward_categ,fliplr(Y(1:idx_peaks(end))),[],@(x)sum(cumvar(x)<threshold)-1)).';

lo = idx_peaks-n_before;
up = idx_peaks+n_after;
val = repelem(peaks,up-lo+1);
index=cumsum(accumarray(cumsum([1;up(:)-lo(:)+1]),[lo(:);0]-[0;up(:)]-1)+1);
index= index(1:end-1);
Y(index) = val

以下是将阈值设置为2时的结果：

Y=
[1 3 13 6 2 7 4 4 4 4 4 4 1 5 5 5 1 1 1 1 1 1 1 7 7 0 0 8 4 4 4 4 4 4 4]