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用于分峰拟合的MATLAB代码

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简介:
本项目提供一系列用于化学信号处理的MATLAB脚本和函数,专注于复杂的光谱数据中的多峰分解与曲线拟合。 在MATLAB中编写调用函数,通过给函数提供不同的参数可以进行分峰拟合。

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  • MATLAB
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    本项目提供一系列用于化学信号处理的MATLAB脚本和函数,专注于复杂的光谱数据中的多峰分解与曲线拟合。 在MATLAB中编写调用函数,通过给函数提供不同的参数可以进行分峰拟合。
  • Fityk:曲线析)软件
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    Fityk是一款强大的开源软件,专门用于复杂数据的曲线拟合和峰值分析。它提供了丰富的功能帮助科学家与工程师处理峰度、背景分离等任务,是实验数据分析不可或缺的工具。 **fityk软件详解——曲线拟合与峰值分析利器** **一、软件介绍** fityk是一款开源的、跨平台的曲线拟合软件,专为科学家和工程师设计,用于处理实验数据并进行曲线拟合。它支持峰值分析,在光谱学、粉末衍射、色谱学等领域应用广泛。该软件由Michał Wojdyr开发,并采用C++编程语言编写,具有高度灵活性和可扩展性。 **二、功能特点** 1. **曲线拟合**:fityk提供了多种拟合模型,包括线性、多项式、指数、对数、洛伦兹及高斯等类型。适用于处理各种科学实验的数据。 2. **峰值分析**:软件能够识别并分离重叠的峰,在粉末衍射和光谱学中尤为重要,可以精确地确定峰的位置、面积以及半峰宽等参数。 3. **数据导入**:支持多种格式的数据文件导入,如ASCII、CSV及Excel等。方便用户快速将实验数据输入进行分析。 4. **可视化界面**:提供直观的图形化操作方式,允许直接在图表上调整拟合曲线并查看结果。 5. **源代码开放性**:fityk的全部源码均可供查阅与修改,便于满足定制需求及进一步开发。 **三、安装与使用** 1. **从源代码构建**:用户可以从官方仓库下载fityk的源代码,并依据INSTALL文件中的指示进行编译和安装。这通常需要配置、编译以及安装步骤,适合熟悉Linux环境的操作者。 2. **运行及设置**:完成软件安装后,可以通过命令行或桌面图标启动fityk。软件附带详尽的手册文档以帮助用户理解和操作各项功能。 **四、学术引用** 当在研究论文中提及使用了fityk时,请遵循以下格式: Wojdyr, M. (年份). fityk: A general-purpose peak fitting program. Journal名称, 卷号(期号), 页码范围. **五、社区支持与联系** 活跃的用户社区为fityk提供了丰富的帮助资源,包括官方网站、Wiki及邮件列表等途径。开发者Michał Wojdyr也乐意通过电子邮件接受技术支持请求。 **六、应用领域** 1. **光谱学**:如紫外可见光谱、红外光谱和核磁共振光谱等,在这些方面fityk能有效分析吸收峰。 2. **粉末衍射**:在材料科学中,对理解晶体结构至关重要的粉末衍射数据处理,fityk表现出色且高效地解析了衍射峰。 3. **色谱学**:无论是气相还是液相色谱中的应用,fityk都能帮助准确解析不同物质的峰形,并用于鉴定和定量分析样品成分。 总结而言,作为一款强大的曲线拟合工具,无论是在学术研究还是工业领域中使用,fityk都是处理复杂数据的理想选择。通过掌握好这款软件的功能与操作技巧,则可以显著提升数据分析效率及准确性,从而推动科研工作的进一步发展。
  • CasaXPS 工具
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    CasaXPS是一款专业的分峰拟合软件,专为X射线光电子能谱数据设计,帮助科研人员高效准确地进行数据分析与解读。 CasaXPS 分峰拟合软件非常好用!
  • 使MATLAB绘制幂律图形- power-law: 幂律Matlab
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    这段代码是为那些需要分析和展示数据中幂律分布特征的研究者设计的。通过使用MATLAB,用户可以轻松地对数据进行幂律分布拟合,并绘制相应的图形,以便更直观地理解数据特性。此工具包提供了一个简单而有效的方法来处理具有长尾特性的复杂数据集。 MATLAB中的`randht.m`函数用于生成符合幂律、指数、对数正态、拉伸指数或具有截止点的幂律分布的随机连续值。此文件包含了如何使用该功能的信息,用户可以在Matlab提示符下输入“helprandht”以获取更多信息。 另一个重要的代码是`plfit.m`,它用于拟合幂律分布,并实现了离散和连续的最大似然估计器来适应数据集中的幂律分布。此外,此函数还提供了一种基于拟合优度的方法来确定缩放区域的下限。使用信息也包含在文件中;用户可以在Matlab提示符下输入“helpplfit”以获取更多信息。 `plplot.m` 函数用于可视化拟合后的数据,在对数-对数坐标轴上绘制经验分布和拟合的幂律分布,以便更好地理解数据与模型之间的关系。该函数也是应多次请求而编写,用户可以在Matlab提示符下输入“helpplplot”以获取更多信息。 最后是`plvar.m` 函数用于估计由 `plfit` 找到的参数不确定性。这个非参数方法同时适用于连续和离散的情况,并且使用信息同样包含在文件中;用户可以在Matlab提示符下键入 “helpplva” 以获得更详细的说明。
  • PeakFit:一款基MATLAB光谱数据析工具
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    PeakFit是一款专为MATLAB环境设计的高效光谱数据分析软件,它能够精准地进行峰识别与拟合,广泛应用于科研和工业领域。 PeakFit 是一个基于 MATLAB 的工具,用于光谱数据的峰拟合分析。
  • MATLAB 单个洛伦兹
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    本项目介绍如何使用MATLAB进行单个洛伦兹峰的拟合分析,适用于化学、物理学及数据分析领域中处理吸收谱线等数据的研究人员。 在MATLAB中进行单洛伦兹峰拟合时,可以导入波长单位为nm的txt文件。其中,fit1包含常数B,而fit不包含常数B,两者差别不大。这种方法比使用Origin逐个导入数据要快得多。
  • 洛伦兹线性:单与双
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    本文介绍了洛伦兹线性拟合方法在处理单峰和双峰数据时的应用,探讨了该技术的基本原理及其在数据分析中的实践价值。 洛伦兹线性拟合包括单峰拟合和双峰拟合。使用MATLAB的lsqcurvefit进行双峰拟合的具体操作可以参考相关技术博客文章。
  • MATLAB二次-RReadioff_Viscoelasticity_of_Knee_Ligaments: 绘图...
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    本项目利用MATLAB编写了针对膝关节韧带黏弹性特性的二次拟合代码,旨在通过数据拟合和图形绘制来分析膝关节韧带的力学性能。 在MATLAB编程环境中,二次拟合是一种常用的数据分析技术,用于将数据点拟合成一个二次函数形式y = ax^2 + bx + c。这一方法有助于理解趋势、预测未来值以及揭示潜在的物理规律。在RReadioff_Viscoelasticity_of_Knee_Ligaments项目中,这种技术被应用于膝关节韧带粘弹性研究。 膝关节韧带的粘弹性是生物力学领域的重要课题,涵盖人体运动科学、生物工程及临床医学等多个方面。这一特性使韧带在受力时表现出类似弹簧的弹性和像液体一样的黏性。理解这些属性对于预防运动损伤、康复治疗和假体设计至关重要。 项目中的MATLAB m文件可能用于处理实验数据,包括不同加载条件下膝关节韧带应力-应变关系的数据集。二次拟合的目的可能是为了获取韧带线弹性部分及非线性粘弹性的参数,例如杨氏模量(Youngs modulus)和剪切模量(Shear modulus),这些都是描述材料力学性质的关键指标。 实现二次拟合通常包括以下步骤: 1. 数据收集:通过机械测试设备对膝关节韧带施加不同拉伸力,并记录相应的位移。 2. 数据预处理:清理异常值,进行归一化处理以利于分析。 3. 模型选择与目标函数定义:选定二次多项式形式并确定优化准则(如最小二乘法)。 4. 参数求解:利用MATLAB内置的`polyfit`等函数计算最佳拟合参数a、b和c。 5. 结果评估:通过残差分析及R-squared值判断模型与数据匹配度。 6. 可视化展示:绘制原始数据点与拟合曲线,便于直观理解拟合效果。 项目开源的特点鼓励了科研人员间的合作共享,并促进了科学研究的透明性和进步。代码通常包含详细注释和文档以帮助其他研究者理解和使用这些工具。 通过分析RReadioff_Viscoelasticity_of_Knee_Ligaments文件夹中的内容,可以深入了解韧带粘弹性的建模方法以及如何利用二次拟合提取生物组织力学特性。这不仅有助于我们对膝关节功能的理解提升,还可能激发新的实验设计和技术进步以更好地服务于医疗和运动科学领域。
  • MATLAB二次 - regression_matlab: 使回归学习器进行数据MATLAB
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    本项目提供了一套使用MATLAB实现的数据拟合解决方案,通过二次多项式回归分析,利用内置回归学习器工具箱,适用于科研与工程中的数据分析。 在MATLAB中进行二次拟合及使用回归学习器的通用代码如下: 有两个文件:(1)trainRegressionModel.m 和 (2)createfitfig.m。 第一个文件为提供的训练数据创建鲁棒线性回归模型。 您可以在 MATLAB 命令窗口输入“help trainRegressionModel”,以获取有关此函数的相关信息。 该函数返回一个已训练的回归模型及其RMSE值(均方根误差,Root Mean Square Error)。 输入参数: - trainingData:具有与导入到应用程序中相同的列数和数据类型的矩阵。 - invar: 输入列在trainingData中的位置 - outvar: 输出列在trainingData中的位置 输出结果: - trainedModel:包含训练后的回归模型的结构体。该结构包含了关于训练模型的信息,其中包括一个用于对新数据进行预测的函数(predictFcn)。 - validationRMSE:双精度类型变量,表示验证集上的均方根误差值。 在应用程序中,“历史记录”列表显示每种型号对应的RMSE值。
  • Matlab值检测-GCPeakDetection:气相色谱数据识别程序
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    GCPeakDetection是一款专为气相色谱数据设计的Matlab工具箱,能够高效准确地进行信号峰识别与分析。适用于科研及工业应用中的复杂数据处理需求。 最大检测MATLAB代码用于气相色谱数据的峰检测。峰值检测的主要代码基于Vivo-TGruyols等人发表的工作进行了一些调整,并在代码中注明了这些改动。 对于不同数据集所需的参数,可以在文件“gcmsProperties.m”中找到。结果文件夹内会创建若干子目录:0fullResultsmz%d,其中%d代表m/z的值,每个m/z对应一个单独的结果目录。此包还包括用于将XML文件转换为CSV格式的代码(readQTOF.m)。 在提供的MATLAB代码示例中还包含了使用非对称最小二乘法校正数据基线漂移的基础函数“baseCorrALS.m”。 另外,该软件包包含由Paul Kienzle和Pascal Dupuis编写的Savitzky-Golay平滑和拟合的sgolay.m及sgolayfilt.m代码,在GNU GPL v3许可下发布。Vivo-Truyols等人在期刊《色谱杂志A》第109卷中发表了关于多重叠色谱信号峰检测与解卷积的自动程序,第一部分:峰检测的文章。