「弱峰调整」升级：三组识别规则 + 滑动条 ±400% 梯度驱动
一、三组识别规则（以波峰 k 为例；L/l = 左相邻波峰/波谷，r/R = 右相邻波谷/波峰； leftMean = (L+l)/2，rightMean = (r+R)/2） - 第一类：v < leftMean 且 v < rightMean（两侧的"相邻峰+相邻谷"均值都要低于） - 第二类：v < leftMean 或 v < rightMean（放宽为"或"） - 第三类：v < L 且 v < R（只与左右同类极值比较，最宽松） 波谷把"低于"换成"高于"、min/max 互换。三组不是包含关系（第三类不蕴含第二类）， 因此确实存在"只满足第三类"的点。 二、梯度驱动（滑动条 |a| ∈ [0,400%]；每组自身仍是 ±200%） 0–100% ：只有第一类在动（0–100%） 100–200% ：第一类 100–200%，第二类开始 0–100% 200–300% ：第一类到上限，第二类 100–200%，第三类开始 0–100% 300–400% ：前两类到上限，第三类 100–200% 负值完全对称。实现：first = sign*min(|a|,2)、second = sign*clamp(|a|-1,0,2)、 third = sign*clamp(|a|-2,0,2)；某点同时满足多组时取幅度绝对值最大的一组（= 最严格的那组）。 三、每组自身的目标值映射（±200%） 0 – +100% ：当前值 → 左右同类极值中较温和的一侧（波峰取较低者、波谷取较高者） +100 – +200%：该侧 → 左右同类极值的均值（不再是"较大的那个"） 0 – -100% ：当前值 → 相邻异类极值中较近的一个（波峰取较高的波谷、波谷取较低的波峰） -100 – -200%：该侧 → 相邻异类极值的均值（不再是"最小的那个"） 负幅度的"不得反向增强"夹取保持不变；相邻极值之间的 smoothstep 平滑偏移逐字未改。 四、界面 滑动条量程 -400% – +400%（0 在正中间，kWeakPeakSliderScale = 4.0）；数值列按 "+400%" 取宽； 右侧数值始终带符号。 五、验证（全部离屏，不占用鼠标/键盘/屏幕） - uitest 463/463：第一类点（弱峰 520、相邻峰 620/640）0/50/100/150/200% → 520/570/620/625/630； 弱谷 580 → 580/540/500/500/500，负值 590/600/605/610； 只满足第二类的峰 130：100% 不动、150/200/250/300/400% → 140/150/162.5/175/175； 负值 -100% 不动、-150/-200/-250/-300% → 115/100/97.5/95； 只满足第三类的峰 195：200% 不动、250/300/400% → 197.5/200/200； 第一类点 200% 已达上限（400% 不再变化）；±400% 夹取；默认 0%；滑块中间 = 0%、 两端 = ±400%、轨道 3/4 处 ≈ +200%。 - [Y] 端到端：合成 ripple 弱峰区间 20 → 70（50% 幅度，健康 120）。 - panperf PASS；layercheck clobbers=0/24、pan frames wrong=0/4；cursorcheck 30/30； dragcheck 0 绘制错误；make clean && make all 零警告。
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@@ -377,7 +377,7 @@ namespace jdi
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* @brief 「弱峰调整」中某个信号自己的参数条目。
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*
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* 与「均值滤波」完全一致：**每个被勾选的信号各自持有参数**
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*（增强等级 0–200% + 迭代次数 N），因此同一网格内不同信号可以使用不同强度。
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*（调整幅度 -400% – +400% + 迭代次数 N），因此同一网格内不同信号可以使用不同强度。
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*
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* ⚠️ `iterations` 的**上限由用户自己设定**（`maxIterations`）：面板上「迭代次数 N」
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* 滑块的量程就是 `1 … maxIterations`，点击滑块右侧的数值可以把该上限改成其它正整数。
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@@ -385,7 +385,7 @@ namespace jdi
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struct WeakPeakItem
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{
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SignalRef ref; /**< 目标信号。 */
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int amountPercent = 0; /**< 调整幅度（-200–200，默认 0 = 不改动）。 */
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int amountPercent = 0; /**< 调整幅度（-400–400，默认 0 = 不改动）。 */
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int iterations = 1; /**< 迭代次数 N（1 … `maxIterations`）。 */
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int maxIterations = 10; /**< 「迭代次数 N」滑块的上限（用户可在面板上修改，恒 ≥ 1）。 */
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};
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@@ -521,7 +521,7 @@ namespace jdi
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/**
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* @brief 参与弱峰调整预览的信号及其**各自的参数**（只包含被勾选的信号）。
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*
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* 参数（等级 0–200% + 迭代次数 N）按信号保存，与「均值滤波」的实现方式一致：
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* 参数（调整幅度 -400% – +400% + 迭代次数 N）按信号保存，与「均值滤波」的实现方式一致：
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* 同一网格内不同信号可以使用不同的增强强度，也可以分别「构建为新信号」。
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*/
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std::vector<WeakPeakItem> weakPeakItems;
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@@ -598,36 +598,40 @@ namespace jdi
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* 本算法**不做任何前置滤波**：需要平滑时用户可以先用「均值滤波」构建一条
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* 滤波后的信号，再对它做弱峰调整。极值点直接在输入采样上识别。
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*
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* 「调整幅度」滑动条的量程是 **-400% – +400%**，它按"梯度"同时驱动**三组识别规则**：
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* 越宽松的规则参与得越晚，同一滑动条位置上的幅度越小：
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* | 滑动条 | 第一类（严格） | 第二类（或） | 第三类（宽松） |
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* | --- | --- | --- | --- |
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* | 0 – 100% | 0 – 100% | — | — |
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* | 100 – 200% | 100 – 200% | 0 – 100% | — |
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* | 200 – 300% | 200%（上限） | 100 – 200% | 0 – 100% |
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* | 300 – 400% | 200%（上限） | 200%（上限） | 100 – 200% |
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* （负值完全对称；某个极值若同时满足多组规则，取**幅度绝对值最大**的那一组。）
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*
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* 单阶处理（全 O(n)）：
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* 1. **识别趋势与极值**：扫描单调段，方向发生翻转处的上一个采样点即为
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* 波峰（先升后降）或波谷（先降后升）；波峰与波谷交替出现。
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* 2. **判定“弱”**（用户明确定义，正/负幅度一致；与旧实现不同）：
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* * 波峰 k 必须**同时**低于「左侧相邻的第一个波谷(k-1) 与第一个波峰(k-2) 的均值」
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* 与「右侧相邻的第一个波谷(k+1) 与第一个波峰(k+2) 的均值」；
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* * 波谷 k 必须**同时**高于上述两个均值。
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* 即与“两侧各自相邻的一个波峰 + 一个波谷”的平均水平比较。
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* 3. **目标值**（`amount` = 调整幅度，-2 – +2，对应面板上的 -200% – +200%）：
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* * **正幅度（增强）**：以**同类**极值（k±2）为参照。
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* 波峰：较小者记为 `lower`、较大者记为 `upper`；
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* 0 ≤ a ≤ 1 → 目标 = 当前值 + a × (`lower` − 当前值)；
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* 1 < a ≤ 2 → 目标 = `lower` + (a − 1) × (`upper` − `lower`)。
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* 波谷：较大者记为 `upper`、较小者记为 `lower`；
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* 0 ≤ a ≤ 1 → 目标 = 当前值 + a × (`upper` − 当前值)；
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* 1 < a ≤ 2 → 目标 = `upper` − (a − 1) × (`upper` − `lower`)。
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* * **负幅度（削弱）**：以相邻的**异类**极值（k±1）为参照。
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* 令 `near` = 较靠近当前值的那个（波峰 → 较高的波谷；波谷 → 较低的波峰）、
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* `far` = 另一个：
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* -1 ≤ a < 0 → 目标 = 当前值 + |a| × (`near` − 当前值)；
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* -2 ≤ a < -1 → 目标 = `near` + (|a| − 1) × (`far` − `near`)。
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* 即 **-100% 把弱峰拉到相邻异类极值中较近的那个**、**-200% 拉到较远的那个**
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* （波形被压平甚至抹除）。削弱**不会反向增强**（目标被夹在"不越过当前值"的一侧）。
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* 2. **三组识别规则**（以波峰 k 为例；`L` = 左侧相邻第一个波峰、`l` = 左侧相邻第一个波谷，
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* `r` = 右侧相邻第一个波谷、`R` = 右侧相邻第一个波峰）：
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* * 第一类：`v < (L+l)/2` **且** `v < (r+R)/2`（两侧均值都要满足）；
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* * 第二类：`v < (L+l)/2` **或** `v < (r+R)/2`（放宽为"或"）；
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* * 第三类：`v < L` **且** `v < R`（只与左右同类极值比较）。
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* 波谷把"低于"换成"高于"、把"且/或"的上下界互换即可。
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* 3. **目标值**（每一组的幅度 `a` 都在 -2 – +2，对应其自身的 -200% – +200%）：
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* * `0 – +100%`：当前值 → 左右**同类**极值中**较温和**的一侧
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* （波峰取较低的波峰、波谷取较高的波谷）；
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* * `+100 – +200%`：该侧 → 左右同类极值的**均值**；
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* * `0 – -100%`：当前值 → 相邻**异类**极值中**较近**的一个
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* （波峰取较高的波谷、波谷取较低的波峰）；
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* * `-100 – -200%`：该侧 → 相邻异类极值的**均值**。
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* 削弱**不会反向增强**（目标被夹在"不越过当前值"的一侧）。
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* 4. **平滑偏移**：极值点本身取其目标值，两侧的数据点按相邻两个极值点的偏移量
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* 平滑过渡（平滑步进，两端导数为 0），使波形整体趋势不变、只在弱峰附近被推回。
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* 正常周期的极值不满足条件、偏移量恒为 0，因此输出与输入逐位相同。
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* 不属于任何一类规则点的极值偏移量恒为 0，因此输出与输入逐位相同。
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* @param [IN] values 原始采样值。
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* @param [IN] amount 调整幅度（-2 – +2，对应 -200% – +200%，超出范围会被夹取；0 = 完全不动）。
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* @param [IN] amount 调整幅度（-4 – +4，对应 -400% – +400%，超出范围会被夹取；0 = 完全不动）。
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* @param [IN] iterations 迭代次数 N（重复应用次数，至少为 1）。
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* @param [OUT] out 输出数组（长度与 values 相同；原值为 NaN 处保持 NaN）。
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*/
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