假设

你的噪音是高斯的。

建议的解决方案

计算数据的直方图。将有两个峰值，如您显示的直方图所示。提取峰的近似位置，并使用这些值作为起始值，将两条高斯曲线拟合到两个峰，每个峰都有拟合参数$\mu$（平均信号，即高斯的位置）和$\sigma$（高斯的宽度）。

然后，您的信号将是高斯位置的差异，并且您的噪声由它们的宽度给出。

是的，仍然会有来自直脉搏两侧的贡献。但是，可能没有办法完全摆脱它们，因为您需要一些标准来区分高原值和旁瓣值，如果一个点接近基线/高原，这总是会出现问题。您可以通过使用直方图值不仅作为拟合的数据点，而且作为拟合权重来减轻这种影响。通过这样做，与（大量）高原/基线值相比，（少量）旁瓣值的权重更小。

我能够通过使用这里回答的方法来解决这个问题：https ://stackoverflow.com/questions/36583451/matlab-signal-clipping-method-skips-array-indexes