La tecnología de detección de períodos para señales características débiles es muy importante en los campos del procesamiento de señales de voz, la ingeniería mecánica, etc. La función de diferencia de magnitud promedio (AMDF) es un método ampliamente utilizado para extraer el período de señales periódicas debido a su baja complejidad computacional y alta precisión. Sin embargo, este método tiene baja precisión de detección cuando el ruido de fondo es fuerte. Con el fin de mejorar este método, este artículo propone un nuevo método de detección de períodos de la señal con un solo período basado en la transformación Top-Hat (STH) morfológica auto-complementaria y AMDF. En primer lugar, la señal se desrueda mediante la transformación Top-Hat morfológica auto-complementaria. En segundo lugar, se calcula la función de diferencia de magnitud promedio de la secuencia de reducción de ruido, y se suprime la tendencia a la baja. Finalmente, se utiliza un umbral adaptativo de cálculo para extraer los picos en la posición igual al período de la señal periódica. Los resultados experimentales muestran que la precisión de la extracción periódica de AMDF después del filtrado Top-Hat es mejor que la de AMDF directamente. En resumen, el método propuesto es confiable y estable para detectar la señal periódica con características débiles.