我正在尝试使用scipy将Voigt剖面拟合到发射线光谱。优化曲线拟合。
谁能告诉我如何定义初始猜测,以及如何去卷积发射线。我对中感兴趣。
用voigt拟合的数据
这是我的单个Voigt配置文件的代码
#initial guesses
amp1 = max(y)
amp2 = max(y)
cen1 = 6565
cen2 = 6565
sigma = 10
wid = max(x) - min(x)
def voigt(x, amp1, cen1, sigma, amp2, cen2, wid):
return (amp1*(1/(sigma*(np.sqrt(2*np.pi))))*(np.exp(-((x-cen1)**2)/((2*sigma)**2)))) +\
((amp2*wid**2/((x-cen2)**2+wid**2)) )
popt_voigt,pcov_voigt=scipy.optimize.curve_fit(voigt, x, y, p0 = [amp1,cen1,sigma,amp2,cen2,wid])
perr_voigt = np.sqrt(np.diag(pcov_voigt))
一般来说,这是固定Voigt配置文件最大宽度的好主意,特别是当它们之间有重叠时。为此,例如使用参数“边界”。额外的好处:为了帮助西皮在拟合过程中,你可以尝试标准化你的数据,并减少这里的背景。
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