用于质谱数据的噪声去除保峰扩散matlab代码

以下是基于小波变换的质谱数据噪声去除保峰扩散matlab代码：

function [output_signal] = denoise_signal(input_signal)
    % 定义小波基和分解层数
    wavename = 'db4';
    level = 5;

    % 进行小波分解
    [C, L] = wavedec(input_signal, level, wavename);

    % 计算噪声标准差
    sigma = median(abs(C))/0.6745;

    % 对每个细节系数进行软阈值处理
    for i = 1:level
        % 计算当前细节系数的起始和终止位置
        start_position = sum(L(1:i))+1;
        end_position = sum(L(1:i+1));
        
        % 软阈值处理
        temp = C(start_position:end_position);
        temp = sign(temp) .* max(abs(temp) - 3*sigma, 0);
        C(start_position:end_position) = temp;
    end

    % 重构信号
    output_signal = waverec(C, L, wavename);
end

在该代码中，我们选择了 Daubechies 4 小波基进行小波分解，分解层数为 5。对于每个细节系数，我们使用软阈值法进行去噪，软阈值的阈值设置为 3 倍噪声标准差。

最后，我们使用小波重构函数 waverec 将处理过的系数重构成信号。