用matlab写出完整的伽马能谱数据的高帽滤波寻峰算法

在MATLAB中，高斯滤波寻峰（通常用于能谱分析中的噪声平滑和信号峰值检测）可以结合傅立叶变换（FFT）和一些数值优化技巧来实现。以下是一个基本的步骤描述，但请注意实际编写完整代码可能需要对MATLAB函数有深入理解：

1. **加载数据**：

data = load('gamma_spectrum_data.mat'); % 假设数据存储在.mat文件中
channel = data.channel; % 能量通道
counts = data.counts; % 每个通道的计数

2. **预处理**：

% 如果有必要，进行背景校正和归一化
background = mean(counts(1:10)); % 取前10个通道作为背景估计
counts = counts - background;
counts = counts / max(counts); % 归一化到0-1范围

3. **高通滤波**：

window_size = 50; % 窗口大小
frequencies = (0:length(channel)-1)'/length(channel); % 创建频率向量
fft_counts = fft(counts, window_size); % 对每个窗口进行离散傅立叶变换
filtered_counts = ifft(fft_counts .* hann(window_size)); % 高通滤波，乘以汉宁窗减小边缘效应

4. **寻找峰值**：

peaks = find_peaks(filtered_counts, 'MinPeakHeight', 0.1); % 自动寻找高峰点，设置最小高度阈值

`find_peaks` 函数可以根据实际情况调整参数。

5. **峰顶定位**：

true_peaks = channel(peaks.window + peaks.location); % 获取实际峰位置（考虑窗宽）

6. **结果输出**：

figure;
plot(channel, counts, 'b', channel, filtered_counts, 'g');
hold on;
scatter(true_peaks, ones(size(true_peaks)), 'r', 'filled');
legend('原始数据', '高通滤波', '找到的峰值');

注意：`find_peaks`函数是假设有的，实际MATLAB库中可能没有此函数，你需要自定义或者使用第三方库如`imregionalmax`等。