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為解決變分模態(tài)分解（Variational mode decomposition, VMD）用于包含尖銳峰值的光譜去噪時(shí)產(chǎn)生的峰損失問題，本研究提出了一種峰值提取結(jié)合變分模態(tài)分解（Peak extraction variational mode decomposition, PE-VMD）的復(fù)雜樣品光譜信號去噪方法。首先，采用VMD對光譜信號進(jìn)行去噪。其次，計(jì)算光譜信號的一階導(dǎo)數(shù)來確定峰值中心。然后計(jì)算光譜信號的二階導(dǎo)數(shù)來提取高信噪比的峰。最后將VMD去噪后丟失信息的峰截取去除，剩余光譜與提取的尖銳峰值依次連接得到最終的去噪光譜。將該方法用于模擬信號和MnCo-ISAs/CN催化劑的X射線衍射（X-ray diffraction, XRD）譜去噪，并與Savitzky-Golay（SG）平滑、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition, EMD）和VMD進(jìn)行比較，通過去噪前后的光譜圖和信噪比評價(jià)去噪效果。結(jié)果表明，PE-VMD去噪具有最大的信噪比且有效地保留了光譜信號的有用信息。因此，對于包含尖銳峰值的光譜，PE-VMD具有更好的去噪能力。