我用什么算法来转换它

Question

将黑色波形转换为红色信号。

Answer 1

提出杰西·克雷格的答案，并且dukeling关于发现增加和减少之间切换的评论确实产生了一个解决方案，至少在没有噪音的简单情况下。

E.g。使用此输入信号

如果计算y的连续值之间的差异（下面的代码在R中，那么在向量上运行）

diffs = y[2:length(y)] - y[1:length(y)-1]

然后是差异的迹象

dir = sign(diffs)

假设没有值相等（我们在差异中没有零），您可以通过查找符号不同的位置来发现方向变化

dir_change = dir[2:length(dir)] != dir[1:length(dir)-1]
# no change of direction for first two positions
dir_change = c(FALSE, FALSE, dir_change)

这标识了最大值和最小值，（dir_change为TRUE）

和方波可以按照Jesse Craig建议的方式计算，取最大值和最小值之间的中点。

到目前为止一切顺利。我不确定OP的信号是否包含噪音。假设它确实如此，我尝试了一些技术来尝试识别出存在噪声的最大值和最小值，但我发现它非常难（我花了至少10倍的时间试图获得一个对噪声具有鲁棒性的算法，就像我做的那样在上面的代码）。我尝试了一个移动平均线，以及一些简单的阈值，但我无法让任何一种技术直接工作。这似乎证实了处理噪音并非易事！如果有人可以发表评论（或者我可以在此搜索或提出SO问题），我会感兴趣。

编辑 this answer中有一个很好的峰值检测方法摘要。

Answer 2

您需要使用Hill Climbing之类的本地搜索技术来识别所有local minimums and maximums。这将为您提供方波中的所有水平线。然后找到相邻局部最大值和最小值之间的中点（X的平均值为X），这将告诉您方波中的边（垂直线）的位置。