在Python中解卷积Voigt拟合以提取洛伦兹半高宽,可以通过以下步骤实现:
import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.special import wofz
def voigt(x, sigma, gamma):
z = (x + 1j*gamma) / (sigma * np.sqrt(2))
return np.real(wofz(z).real)
def lorentz(x, x0, gamma):
return (gamma / np.pi) / ((x - x0)**2 + gamma**2)
def convolve_voigt(x, y, sigma, gamma):
voigt_y = voigt(x, sigma, gamma)
convolved = fftconvolve(y, voigt_y, mode='same')
return convolved
def fit_voigt(x, y):
p0 = [1, 1] # 初始参数猜测值
popt, pcov = curve_fit(convolve_voigt, x, y, p0=p0)
return popt[0], popt[1] # 返回拟合得到的sigma和gamma值
x = np.linspace(-10, 10, 1000) # x轴范围
y = lorentz(x, 0, 1) # 生成洛伦兹函数曲线
y_noisy = y + np.random.normal(0, 0.01, len(x)) # 添加噪声
sigma, gamma = fit_voigt(x, y_noisy) # 进行Voigt拟合
通过以上步骤,我们可以得到洛伦兹半高宽的估计值,其中sigma表示高斯分布的标准差,gamma表示洛伦兹分布的半高宽。
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