质谱数据的保峰平滑matlab代码

质谱数据的保峰平滑方法可以使用Savitzky-Golay滤波器进行实现。以下是一个简单的MATLAB代码示例，可以帮助您实现这种平滑方法：

% 导入数据
data = load('mass_spec_data.mat'); % 假设数据存储在mass_spec_data.mat文件中
x = data.x; % 质量/荷比值
y = data.y; % 强度

% 应用Savitzky-Golay滤波器
windowSize = 15; % 窗口大小
polyOrder = 3; % 多项式拟合阶数
smoothedY = sgolayfilt(y, polyOrder, windowSize);

% 绘制结果
figure;
plot(x, y, 'b');
hold on;
plot(x, smoothedY, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('质量/荷比值');
ylabel('强度');
legend('原始数据', '保峰平滑数据');

在这个示例中，我们使用了Savitzky-Golay滤波器对质谱数据进行平滑处理。窗口大小和多项式拟合阶数可以根据您的数据特点进行调整。最后，我们使用MATLAB的plot函数将原始数据和平滑数据绘制在同一个图形中。

相关问题

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。

用于质谱数据的信号增强matlab代码

以下是一个简单的matlab代码示例，用于对质谱数据进行信号增强：

% 读取质谱数据
data = load('mass_spec_data.txt');

% 平滑处理
smooth_data = smooth(data);

% 噪声估计
noise_std = std(smooth_data - data);

% 自适应阈值处理
threshold = noise_std * 3;
enhanced_data = data;
for i = 2:length(data)-1
    if abs(data(i) - smooth_data(i)) > threshold
        enhanced_data(i) = smooth_data(i) + threshold * sign(data(i) - smooth_data(i));
    end
end

% 绘制处理前后数据图
subplot(2, 1, 1);
plot(data);
title('Raw Data');
subplot(2, 1, 2);
plot(enhanced_data);
title('Enhanced Data');

以上代码中，首先读取了质谱数据，然后使用matlab内置函数`smooth`进行平滑处理，接着使用噪声估计方法计算出噪声标准差，然后使用自适应阈值处理方法对数据进行信号增强，并绘制处理前后的数据图。请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的信号增强方法需要根据数据的特点进行选择和调整。