我的希望是，如果我简单地用Voigt函数替换高斯函数，事情就会运行得很好，但事实似乎并非如此。我认为主要是因为它是一个移动的voigt。对于高斯来说，它看起来是这样的，正如预测的那样，底部似乎没有拟合所希望的那么深，但仍然相当接近。不过，配置文件本身应该仍然是voigt
浏览 79提问于2019-11-26得票数 3
我已经找到了很多关于如何将Voigt轮廓拟合到光谱数据的例子，但我想知道是否有一种方法可以解卷积它，特别是确定洛伦兹分量的半高宽。我知道如果你在Origin中做Voigt拟合，它会返回大量的数据，包括高斯和洛伦兹半高宽，但我正在尝试在Python中如何做到这一点。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 41提问于2020-02-23得票数 0
我正在用Java编写一个程序来处理一些实验数据。我需要对这些数据拟合一个函数(使用高斯和洛伦兹)，然后获得峰值的参数-它们的半高宽( FWHM )、高度、位置、强度(下面积)。我将这篇文章标记为曲线拟合，因为我找不到更好的标记，也无法创建新的标记。
浏览 2提问于2013-07-09得票数 2
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我刚开始在python中进行曲线拟合，在一般情况下也是如此。目前，我正在尝试使用curve_fit模块从枕木，以适应4个光谱峰。
引发TypeError(‘不正确的输入: N=%s不能超过M=%s’% (n，m)) T
浏览 3提问于2016-01-18得票数 3
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我想使用伪Voigt函数来拟合下面的数据点.[3.3487290833206163, 3.441076831745743, 7.7932863251851305, 7.519064207516034, 7.394406511652473
浏览 1提问于2015-10-01得票数 0
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我使用伪Voigt曲线和指数背景成功地拟合了峰值(数据)，并获得了与使用商业软件获得的参数一致的拟合参数。现在的问题是试图将这些拟合的峰参数与峰的面积联系起来。我找不到一种简单的方法来使用拟合的参数来计算峰的面积，这与高斯线形的情况不同。因此，我尝试使用scipy四元函数来积分我的拟合函数。拟合效果很好(通过绘图确认...)但是计算面积并不是很接近。在尝试用传递给
浏览 18提问于2019-10-18得票数 0
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我正在尝试为gnm编写一个自定义模型，以适应Voigt配置文件。我已经定义了 library(gnm) ; library(RcppFaddeeva) list(predictors=list(Center=1,(x)), paste(predLabels[4], "* RcppFaddeeva::Voigtstart=function(theta) {
浏览 24提问于2019-12-27得票数 2
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我试图使用一个函数来拟合一个数据集： # The first term, 300 should be a variable,) / en3)) for n in range(len(sheets)): max
浏览 8提问于2022-11-22得票数 0
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我在拉曼上收集了以下霓虹灯的发射光谱(背景减去数据)：我使用lmfit安装了一个Voigt函数，具体如下： param
浏览 13提问于2022-03-26得票数 1
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我正在将数据拟合到某些曲线上。我有一个模型lambda函数，我想得到它的最大值点的精确坐标(x，y)。我能够知道最大值，但是，我也需要知道它在x轴中的位置。这有可能吗？ max = fitf_voigt(f1, pos).max()
print 'Peak max = %f' %ma
浏览 1提问于2013-08-08得票数 0
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我有一个数据集，其中的值可以绘制为x值和y值。Y轴上的数据具有不对称误差，即，我想用线性函数来拟合这些数据。我可以用python中的许多方法来做这个拟合，但它们都有相同的问题，那就是如何也获得拟合参数的误差。与非常相关，但不可能(或至少不直接)使用，因为我的数据在纵坐标(y轴)上具有不对称误差，以便也获得斜率误差。
那么，当y误差条不对称时，我如何计算线性拟合<
浏览 3提问于2014-05-28得票数 3
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我想使用lmfit将我的部分数据与python配合起来(这不是必须的！)。我希望有要拟合的数据的动态范围，这意味着有两个拟合参数来定义要拟合的数据部分(让我们称之为下限和上界)。原因是我有很多数据集。在每个拟合范围中，我不能定义一个模型来拟合整个数据范围。另一方面，我不能遍历每个数据集并定义拟合范围。这是完全可
浏览 35提问于2019-02-11得票数 0
我写了一个简短的代码来拟合来自光发射规范的光谱。为此，我在山顶上装了一辆VoigtModel，在背风里装了一辆LinearModel。mod.fit(y, pars, x=x)`mod=LinearModel() func=mod.fit(y,pars,x=x)`
现在我想计算一下线性函数和voigt峰值函数之间的面积。
浏览 0提问于2018-04-30得票数 0
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我有两个函数，例如高斯(范数)。到峰值的单位)和洛伦兹(范数)。在峰值时为单位)，并且想要拟合例如它们的线性组合。仍然增加了团结。所以我可以写一个新的函数，比如 def voigt(*all the parameters*, alpha)
return alpha*gaussian(...) + (1-alpha)*lorentzian
浏览 34提问于2020-06-21得票数 0
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我目前正在尝试使用scipy.optimize.leastsq将一些数据与python进行拟合。我想要拟合的数据是这样的：Sigmap是一个数值积分，它是H的函数，需要相当长的时间来计算。我不希望将积分作为拟合例程的一部分，否则积分将重复执行，并显着增加拟合例程的时间。因此，我想从其他地方查找积分值。form: H_Value Integral_Value
浏览 1提问于2014-12-05得票数 0
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我想知道在Python中是否有一个函数可以找到最小绝对偏差和考虑点的不确定性的一组数据的最佳拟合线( 2D)或最佳拟合平面( 3D)。
事实上，我有三维点，我想要它们中最适合的平面。在sklearn和statsmodel python库中都存在加权最小二乘(WLS)拟合函数，通过在状态模型的分位数回归中加入q=0.5，得到最小绝对偏差。然而，怎样才能有加权最小绝对回归拟合<
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
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更强大的集成商cpp
、、、
我正在尝试产生一个相对论的voigt分布，一个相对论Breit-Wigner distribution和一个gaussian function的卷积。::quadrature::trapezoidal(f,-range,range,sqrt(std::numeric_limits<double>::epsilon()),10000); } 此函数如果我减小积分范围，这些凹陷的大小/数量就会变小，但是相对论voigt分布的范围就会被截断。附加了一个屏幕截图显示的相对论voigt的黑色与</
浏览 38提问于2021-02-12得票数 3
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LMFIT有一个我正在使用的复合模型特性，我的模型本质上是在恒定背景下的Voigt或高斯峰之和。峰值中心的初始猜测是利用枕木测峰器函数得到的。实际上，即使对于具有许多峰值的数据集来说，这种匹配也是相当不错的。我的问题是，有时(对于一些具有更多峰值的较大数据集) fit报告上的错误没有显示出来，但有时会显示出来。我意识到，在光谱图上拟合15条左右重叠的高斯曲线可能要求很高，但由于这种拟合在视觉上似乎很好，所以我认为它一定会在某种程度上起作用。本质上，我想
浏览 2提问于2020-04-18得票数 0
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下面是参数置信区间的LMFIT实现的链接：这里是我正在使用的代码：import numpy as np
# np.random.seed(0)pars.add_many(('n', 1.), ('tau', 3.))
def r
浏览 4提问于2015-10-21得票数 0
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假设我有以下数据从下列时间的实验中获得的time = np.array([0, 0.35, 0.7, 1.05, 1.4, 1.75, 2.1, 2.45, 2.8])
我想在Python3.7中用平方正弦函数来拟合它们，使用来自scipy.optimize(0,0)，因此与数据不类似。<e
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
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