首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在Python中拟合Voigt函数与数据

,可以使用SciPy库中的optimize.curve_fit函数来实现。Voigt函数是一个广泛应用于光谱学和信号处理领域的函数,它是高斯函数和洛伦兹函数的卷积。

首先,需要导入必要的库:

代码语言:txt
复制
import numpy as np
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt

接下来,定义Voigt函数的数学表达式:

代码语言:txt
复制
def voigt(x, sigma, gamma):
    z = (x + 1j*gamma) / (sigma * np.sqrt(2))
    return np.real(wofz(z))

def wofz(z):
    return np.real(wof(z) + 1j*wof(z, 1))

def wof(z, n=0):
    a = [1.0000000, 0.57721566, -0.655878071, -0.042002635, 0.166538611, -0.042197734, -0.0096219715]
    b = [0.99999999999999709182, 0.57721566490153286060, 0.076939922174348439382, -0.0020353708497186932755, 0.83643535818340344505, -0.22477354587992980704, 0.0063152639836473649675, -0.0020568344804678375822, 0.0011330272319816958824, -0.000092825493827160327194, 0.000010253077892675368384]
    z = np.asarray(z)
    if n == 0:
        return np.exp(-z**2) * np.polyval(a[::-1], z**2)
    else:
        return np.exp(-z**2) * np.polyval(b[::-1], z**2) / (z**2 + 1)

然后,准备一些测试数据:

代码语言:txt
复制
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = voigt(x, 1, 1) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))

接下来,使用optimize.curve_fit函数拟合数据:

代码语言:txt
复制
popt, pcov = optimize.curve_fit(voigt, x, y, p0=[1, 1])

其中,popt是拟合得到的Voigt函数的参数,pcov是参数的协方差矩阵。

最后,绘制拟合结果:

代码语言:txt
复制
plt.plot(x, y, 'b-', label='data')
plt.plot(x, voigt(x, *popt), 'r-', label='fit')
plt.legend()
plt.show()

这样就完成了在Python中拟合Voigt函数与数据的过程。对于更复杂的数据拟合问题,可以根据具体情况调整Voigt函数的参数个数和初始值,以获得更好的拟合效果。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tensorflow),该平台提供了强大的机器学习和深度学习能力,可以用于数据拟合、模式识别等任务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

没有搜到相关的合辑

领券