BEADS 基线估计和稀疏去噪：从（正和）稀疏信号（分析化学、色谱峰）中去除基线、背景或漂移和随机噪声-matlab开发

BEADS 联合解决了同时基线/趋势/漂移校正和（高斯、泊松）一维信号降噪的问题。 它专为分析化学中出现的正信号和稀疏信号而设计：色谱、拉曼光谱、红外、XRD、质谱等）。 基线对应于缓慢变化的趋势、仪器漂移或背景偏移。 所提出的 BEADS 基线滤波算法基于将一系列（色谱图）峰建模为主要为正、稀疏且导数稀疏，并将基线建模为低通信号。 为了封装这些非参数模型而制定的凸优化问题。 为了说明色谱峰的正性，使用了类似于正则化 l1 范数的不对称惩罚函数。 开发了一种鲁棒的、计算效率高的迭代算法，保证收敛到唯一的最优解。 它实现了发表在论文“Chromatogram baselineestimation and denoising using sparsity (BEADS)”中的方法，作者是 Xiaoran Ning、Ivan W. Selesnick、Laurent Duval， Chemome