对于像这里的curve_fit for as single exponential curve图像中所示的单个指数曲线,我能够使用scipy.optimize.curve_fit拟合数据。然而,我不确定如何实现对由多个指数曲线组成的类似数据集的拟合,如这里所示的double exponential curves。我使用以下方法实现了对单个曲线的拟合: def exp_decay(x
我想要拟合荧光寿命曲线。这些曲线由仪器响应函数(IRF,假设为高斯)和(多)指数衰减的卷积给出:其中G是高斯和F指数衰减。我已经尝试使用lmfit.minimize在python中使用以下函数对其进行拟合: i = gamp*math.exp(-(有几种方法可以通过使用傅立叶变换或迭代反卷积来规避卷积过程。似乎知道如何</