Orange3实战教程：光谱学---峰值拟合

峰值拟合

将数据拟合到复合峰值模型。

输入

• 数据：输入数据集

输出

• 拟合参数：模型参数的最佳拟合值
• 拟合结果：评估后的总最佳拟合曲线
• 残差：拟合结果与原始数据的差值
• 标注数据：附带拟合参数的输入数据集

峰值拟合小部件通过最小二乘法对用户自定义的复合峰值模型进行曲线拟合，输出模型的最佳参数及最终拟合结果。

操作步骤

1. 从下拉菜单中选择添加模型组件。
2. 输入模型的初始参数和约束条件。
3. 可视化初始峰值及其颜色。
4. 选择子数据集进行拟合预览计算。
5. 查看子数据集拟合结果的预览图：
   • 黑色虚线：选中的曲线
   • 红色实线：总拟合结果
   • 彩色实线：单个组件的拟合曲线
   • 彩色虚线：单个组件的初始值
   • 浅灰色：其他可选子数据集光谱
6. 提交后对完整数据集执行拟合计算。

模型与参数

峰值拟合小部件使用 lmfit 包进行模型定义和非线性优化计算。
峰值类模型至少包含以下参数：

• 中心值（center）：峰值的中心位置（x 值）
• 振幅（amplitude）