#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