【数字信号去噪】基于matlab稀疏性BEADS色谱基线估计和去噪【含Matlab源码 1887期】

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二、部分源代码

%% Example: Chromatograms BEADS (Baseline Estimation And Denoising with Sparsity)


%%开始

clear all
addpath data

load data/noise.mat;
load data/chromatograms.mat;

whos

%%下载数据

% Load data and add noise.

y = X(:, 3) + noise * 0.5;

N = length(y);

%% Run the BEADS algorithm

% Filter parameters
fc = 0.006;     % fc : cut-off frequency (cycles/sample)
d = 1;          % d : filter order parameter (d = 1 or 2)

% Positivity bias (peaks are positive)
r = 6;          % r : asymmetry parameter

% Regularization parameters
amp = 0.8;      
lam0 = 0.5*amp;
lam1 = 5*amp;
lam2 = 4*amp;

tic
[x1, f1, cost] = beads(y, d, fc, r, lam0, lam1, lam2);
toc

%% Display the output of BEADS

ylim1 = [-50 200];
xlim1 = [0 3800];

figure(1)
clf

subplot(4, 1, 1)
plot(y)
title('数据')
xlim(xlim1)
ylim(ylim1)
set(gca,'ytick', ylim1)

subplot(4, 1, 2)
plot(y,'color', [1 1 1]*0.7)
line(1:N, f1, 'LineWidth', 1)
legend('Data', 'Baseline')
legend boxoff
title(['Baseline, as estimated by BEADS', ' (r = ', num2str(r), ', fc = ', num2str(fc), ', d = ', num2str(d),')'])
xlim(xlim1)
ylim(ylim1)
set(gca,'ytick', ylim1)

subplot(4, 1, 3)
plot(x1)
title('基线校正数据')
xlim(xlim1)
ylim(ylim1)
set(gca,'ytick', ylim1)


subplot(4, 1, 4)
plot(y - x1 - f1)
title('剩余的')
xlim(xlim1)
ylim(ylim1)
set(gca,'ytick', ylim1)

orient tall
print -dpdf example

%% Display cost function history

figure(2)
clf
plot(cost)
xlabel('迭代次数')
ylabel('成本函数值')
title('历史成本函数')


  

 

  
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三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社，2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社，2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社，2018.

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