高斯拟合不考虑峰值的负部分

Question

正如你们在下图中看到的，我正在对频谱进行高斯拟合，其中一些频谱位于 y 轴的负值部分：

这就是我的健身方式：

def Gauss(velo_peak, a, mu0, sigma):
         res = a * np.exp(-(velo_peak - mu0)**2 / (2 * sigma**2))
         return res
mu0 = sum(velo_peak * spec_peak) / sum(spec_peak)
sigma = np.sqrt(sum(spec_peak * (velo_peak - mu0)**2) / sum(spec_peak))
peak = max(spec_peak) 
p0 = [peak, mu0, sigma]   
popt,pcov = curve_fit(Gauss, velo_peak, spec_peak, p0, maxfev=100000)

我的主要目标是找到光谱的峰值，但这显然是对峰值的高估。是否有一些条件可以应用于高斯拟合函数？

Answer 1

由于您可以定义任何您想要的函数，请尝试为您的Gauss 函数添加偏移量：

def Gauss(velo_peak, a, mu0, sigma, offs):
         res = a * np.exp(-(velo_peak - mu0)**2 / (2 * sigma**2)) + offs
         return res