将 voigt 轮廓拟合到发射线答案

【问题标题】：Fitting voigt profiles to emission lines将 voigt 轮廓拟合到发射线
【发布时间】：2021-01-08 22:31:35
【问题描述】：

我正在尝试使用 scipy.optimize.curve_fit 将 Voigt 配置文件拟合到发射线光谱。

我不明白如何定义初始猜测
数据包含多个合并在一起的发射线。我还想对数据进行反卷积。

谁能告诉我如何定义初始猜测以及如何对发射线进行反卷积。我对中间那个感兴趣。

这是我的单 Voigt 轮廓拟合代码

#initial guesses
amp1 = max(y)
amp2 = max(y)
cen1 = 6565
cen2 = 6565
sigma = 10
wid = max(x) - min(x)
def voigt(x, amp1, cen1, sigma, amp2, cen2, wid):
    return (amp1*(1/(sigma*(np.sqrt(2*np.pi))))*(np.exp(-((x-cen1)**2)/((2*sigma)**2)))) +\
              ((amp2*wid**2/((x-cen2)**2+wid**2)) )
              
popt_voigt,pcov_voigt=scipy.optimize.curve_fit(voigt, x, y, p0 = [amp1,cen1,sigma,amp2,cen2,wid])
perr_voigt = np.sqrt(np.diag(pcov_voigt))

【问题讨论】：

请注意，有scipy.special.voigt_profile，因此您不需要近似值。（如果在您的版本中不可用，您可以通过 Faddeeva 功能）其次，由于有多个峰，您需要一个可以处理多个峰的包装器（它是固定的，n=3 还是可变的？）。最后，您应该从scipy.signal.find_peaks 开始获取峰值位置。它还有助于猜测高度。
你可能也想看看here。
我后来意识到它有更多的峰值。因此代码没有正确执行拟合。感谢您指出。

标签： python curve-fitting astronomy spectrum spectra

【解决方案1】：

一般来说，固定 Voigt 配置文件的最大宽度是个好主意，特别是当它们之间存在重叠时。为此，例如使用参数“bounds”。奖励：为了帮助 scipy 在拟合过程中，您可以尝试规范化您的数据并减少背景here。

【讨论】：