[发明专利]基于一阶导数特征的峰识别算法

权利要求书

1.一种基于一阶导数特征的峰识别算法，其特征是，包含以下步骤：

(1)定义一阶导数特征点：分别为局部最大值点、局部最小值点、零点；

(2)基于一阶导数特征点定义完整峰、左肩峰、右肩峰：

完整峰：包含连续的三个一阶导数特征点：局部最大值点、零点、局部最小值点，

左肩峰：包含连续的两个一阶导数特征点：局部最大值点、局部最小值点，并且局部最大值点的导数绝对值大于局部最小值点的导数，

右肩峰：包含连续的两个一阶导数特征点：局部最大值点、局部最小值点，并且局部最大值点的导数绝对值小于局部最小值点的导数；

(3)检测识别出所述完整峰、左肩峰、右肩峰的算法步骤。

2.根据权利要求1所述的基于一阶导数特征的峰识别算法，其特征是，检测识别出所述完整峰、左肩峰、右肩峰的算法采用搜索特征点匹配的方式定位峰，完整峰搜索定位起始点、结束点，左肩峰搜索定位起始点，右肩峰搜索定位结束点。

3.根据权利要求1或2所述的基于一阶导数特征的峰识别算法，其特征是，定义一阶导数局部最大值点过程为：

设原始数据为y＝f(x)，则其一阶导数为y′＝f′(x)，

设x＝x₀，ε＞0，在x₀的邻域d＝(x₀-ε，x₀+ε)中有：f′(x₀)≥f′(x)，x∈d，则称x₀是一阶导数的局部最大值点，记为x₀∈DMAX，DMAX是所有一阶导数局部最大值点的集合。

4.根据权利要求3所述的基于一阶导数特征的峰识别算法，其特征是，定义一阶导数局部最小值点过程为：

设x＝x₀，ε＞0，在x₀的邻域d＝(x₀-ε，x₀+ε)中有：f′(x₀)≤f′(x)，x∈d，则称x₀是一阶导数的局部最小值点，记为x₀∈DMIN，DMIN是所有一阶导数局部最小值点的集合。

5.根据权利要求4所述的基于一阶导数特征的峰识别算法，其特征是，定义一阶导数零点过程为：

设x＝x₀，f′(x₀)＝0，则称x₀是一阶导数零点，记为x₀∈DZERO，DZERO是所有一阶导数零点的集合。

6.根据权利要求5所述的基于一阶导数特征的峰识别算法，其特征是，检测识别所述完整峰、左肩峰、右肩峰的算法步骤为：

(1)输入原始数据，滤波去噪，计算一阶导数；

(2)根据一阶导数特征点的定义得到所有的一阶导数特征点c_i，i＝1..n，n是特征点个数；

(3)在一阶导数特征点中搜索峰：

若c_i-1∈DMAX，c_i∈DZERO，c_i+1∈DMIN，则c_i点为峰的最高点，取c_j为峰的起始点，j＝max(l)，c_l∈(DMIN∪DZERO)，l＜i-1，取c_k为峰的结束点，k＝min(m)，c_m∈(DMAX∪DZERO)，m＞i+1，标记此峰为完整峰；

若c_i-1∈DMAX，c_i∈DMIN，|f′(c_i-1)|＞|f′(c_i)|，则c_i点为峰的最高点及结束点，取c_j为峰的起始点，j＝max(l)，c_l∈(DMIN∪DZERO)，l＜i-1，标记此峰为左肩峰；

若c_i∈DMAX，c_i+1∈DMIN，|f′(c_i)|＜|f′(c_i+1)|，则c_i点为峰的最高点及起始点，取c_j为峰的结束点，j＝min(l)，c_l∈(DMAX ∪DZERO)，l＞i+1，标记此峰为右肩峰。