用于质谱数据的在不降低峰值强度的前提下平滑噪声matlab代码

以下是一个基于Savitzky-Golay滤波器的Matlab代码，可以用于平滑质谱数据中的噪声，同时不降低峰值强度：

function [smoothed_data] = sgolayfilt_peakpreserving(data, window_size, poly_order)
    % data: 输入的质谱数据向量
    % window_size: 滤波器窗口大小，必须是奇数
    % poly_order: 拟合多项式的阶数，必须小于窗口大小
    
    % 为了保持峰值强度，我们需要使用两个滤波器，一个用于平滑数据，另一个用于平滑峰值
    
    % 第一步：平滑数据
    smoothed_data = sgolayfilt(data, poly_order, window_size);
    
    % 第二步：平滑峰值
    % 首先，找到数据中的峰值
    [~, locs] = findpeaks(data);
    
    % 然后，使用同样的滤波器对这些峰值进行平滑处理
    peak_values = data(locs);
    smoothed_peaks = sgolayfilt(peak_values, poly_order, window_size);
    
    % 最后，用平滑后的峰值替换原始数据中的峰值
    smoothed_data(locs) = smoothed_peaks;
end

你可以使用这个函数对你的质谱数据进行平滑，例如：

data = load('your_data_file.mat');
window_size = 9;
poly_order = 2;
smoothed_data = sgolayfilt_peakpreserving(data, window_size, poly_order);

在这个例子中，我们使用了窗口大小为9，拟合多项式的阶数为2的滤波器。你可以根据你的数据进行调整。