为解决变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）用于包含尖锐峰值的光谱去噪时产生的峰损失问题，本研究提出了一种峰值提取结合变分模态分解（Peak extraction variational mode decomposition, PE-VMD）的复杂样品光谱信号去噪方法。首先，采用VMD对光谱信号进行去噪。其次，计算光谱信号的一阶导数来确定峰值中心。然后计算光谱信号的二阶导数来提取高信噪比的峰。最后将VMD去噪后丢失信息的峰截取去除，剩余光谱与提取的尖锐峰值依次连接得到最终的去噪光谱。将该方法用于模拟信号和MnCo-ISAs/CN催化剂的X射线衍射（X-ray diffraction, XRD）谱去噪，并与Savitzky-Golay（SG）平滑、经验模态分解（Empirical mode decomposition, EMD）和VMD进行比较，通过去噪前后的光谱图和信噪比评价去噪效果。结果表明，PE-VMD去噪具有最大的信噪比且有效地保留了光谱信号的有用信息。因此，对于包含尖锐峰值的光谱，PE-VMD具有更好的去噪能力。