Matlab 极度密集信号的去噪

我试图通过去除所有尖峰，然后执行保形分段三次样条插值来去除高采样频谱的噪声，以尽可能多地保留频谱信息。但是，我无法清除所有的峰值，包括开始时的一个峰值。我错过了什么？我是否明智地对待这一点？顺便说一句，我有几个光谱需要处理。非常感谢您提前提供的任何信息

找到使用的信号数据

尝试

minval = 0;
maxval = 950;

figure();
plot(lambda, SI, '-')
xlabel('Wavelength')
ylabel('Signal Intensity')
ylim([minval maxval])
title('Original signal')

ind_min = find(SI <= minval);
ind_max = find(SI >= maxval);
lambda([ind_min.', ind_max.']) = [];
SI([ind_min.', ind_max.']) = [];

figure();
plot(lambda, SI, '-')
xlabel('Wavelength')
ylabel('Signal Intensity')
ylim([minval maxval])
title('Signal after removing all values above 950')

% Define threshold representing 25th percentile difference between signal values
diffSI = abs(diff(SI));
thres = quantile(diffSI, 0.25);

%% Remove all sharp peaks
% Remove all signal values differing from neighbouring values above 
% computed threshold and replace their values estimated by 
% shape-preserving piecewise cubic spline interpolation 
for i = 2:(length(SI) - 1)
    if abs(SI(i) - SI(i+1)) > thres
        SI(i) = NaN;
        SI(i+1) = NaN;
    elseif abs(SI(i) - SI(i-1)) > thres
        SI(i) = NaN;
        SI(i-1) = NaN;
    end
end
SI = fillmissing(SI, 'pchip');

figure()
plot(lambda, SI, '-')
xlabel('Wavelength')
ylabel('Signal Intensity')
ylim([minval maxval])
title('Signal after interpolation')

minval=0；
maxval=950；
图（）；
绘图（λ，SI，'-'）
xlabel（“波长”）
ylabel（‘信号强度’）
ylim（[minval-maxval]）
标题（“原始信号”）
ind_min=find（SI=maxval）；
λ（[ind_min'，ind_max.]）=[]；
SI（[ind_min.，ind_max.]）=[]；
图（）；
绘图（λ，SI，'-'）
xlabel（“波长”）
ylabel（‘信号强度’）
ylim（[minval-maxval]）
标题（'删除950'以上所有值后的信号）
%定义表示信号值之间25%差异的阈值
diffSI=abs（diff（SI））；
thres=分位数（diffSI，0.25）；
%%清除所有尖峰
%删除与上述相邻值不同的所有信号值
%计算的阈值并替换其由
%保形分段三次样条插值
对于i=2：（长度（SI）-1）
如果abs（SI（i）-SI（i+1））>thres
SI（i）=NaN；
SI（i+1）=NaN；
elseif abs（SI（i）-SI（i-1））>thres
SI（i）=NaN；
SI（i-1）=NaN；
结束
结束
SI=填充缺失（SI，“pchip”）；
图（
绘图（λ，SI，'-'）
xlabel（“波长”）
ylabel（‘信号强度’）
ylim（[minval-maxval]）
标题（“插值后的信号”）

如果您有图像处理工具箱，该函数就是您的过滤器。它对数据应用形态学打开，这是一个偏向低值的非线性平滑函数（关闭是反向操作，偏向高值）

---

请注意，它不会像

imopen

过滤器那样跟踪下封套。您可以将这些结果相互叠加以查看差异。

如果您有图像处理工具箱，该函数就是您的过滤器。它对数据应用形态学打开，这是一个偏向低值的非线性平滑函数（关闭是反向操作，偏向高值）

请注意，它不会像

imopen

过滤器那样跟踪下封套。您可以将这些结果相互叠加以查看差异

load ~/tmp/SI_and_lambda.mat
SI2=imopen(SI,ones(25,1));
plot(lambda,SI)
hold on
plot(lambda,SI2,'r')