高斯拟合不考虑峰值的负部分

如何解决高斯拟合不考虑峰值的负部分

正如你们在下图中看到的，我正在对光谱进行高斯拟合，其中一些在 y 轴的负部分：

这就是我的合身方式：

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,sigma]   
popt,pcov = curve_fit(Gauss,velo_peak,spec_peak,p0,maxfev=100000)

我的主要目标是找到频谱峰值的值，但这显然是对峰值的高估。有什么条件可以应用于高斯拟合函数吗？

解决方法

既然你可以定义任何你想要的函数，试着给你的 Gauss 函数添加一个偏移量：

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