07.03.2018, 22:46
Hallo alle miteinander,
ich versuche mich gerade im Fitten von Multi Voigt Peak Spektren. Dazu habe ich in Labview ein Programm geschrieben, welches zunächst das Spektrum nach Peaks mittels der zweiten Ableitung durchsucht und anschließend die Peaks in ROIs kategorisiert. Anschließend wollte ich die Peaks dann fitten und mir darstellen lassen.
Prinzipiell scheint auch alles zu funktionieren, allerdings habe ich ein paar komische Effekte gesehen, die ich nicht so ganz verstehe und die ihr mir sicherlich nahe legen könnt:
Zunächst zum Hintergrund: Ich habe ein paar ROIs in denen mind. ein Peak liegt und eine andere ROI in der 10 Peaks liegen. Ich habe 4 Parameter pro Peak + 2 für einen linearen Untergrund.
Wenn ich mein Programm starte bekomme ich ein Ergebnis (ob dies gut oder schlecht ist steht sei mal dahingestellt), Starte ich das Programm erneut, dann bekomme ich manchmal ein anderes Ergebnis. Ich habe noch zig andere ROIs die stabil stehen. Warum ist das so? Sollte nicht immer das gleiche herauskommen? Ist in das Nonlinear Curve Fitting irgendeine Zufallszahl eingebaut, die die "richtige" Richtung auslotet? Dann habe ich wohl zufällig viele lokale Maxima in der Nähe meiner Startwerte. Kann das sein?
Wie würdet ihr dem Problem aus dem Weg gehen? Oder gibt es sogar eine Lösung?
Ich hatte versucht die ROIs zu verkleinern. An manchen Stellen im Spektrum ist dies aber leider nicht so einfach möglich. Da das Problem auch in einer ROI auftritt, in der nur ein einziger wirklich schöner Peak zu finden ist, bin ich mir nicht so sicher, ob dieser Ansatz so glücklich ist.
Ich habe mal mein kleines Projekt als Anhang dazu gepackt. Da geht es konkret um die ROI 4 oder ROI 14 (Einzugeben im Feld numerisch neben dem Graph)
Ich bin in diesem Programm mehr am Experimentieren und am lernen. Bitte nicht das Layout bemängeln.
ich versuche mich gerade im Fitten von Multi Voigt Peak Spektren. Dazu habe ich in Labview ein Programm geschrieben, welches zunächst das Spektrum nach Peaks mittels der zweiten Ableitung durchsucht und anschließend die Peaks in ROIs kategorisiert. Anschließend wollte ich die Peaks dann fitten und mir darstellen lassen.
Prinzipiell scheint auch alles zu funktionieren, allerdings habe ich ein paar komische Effekte gesehen, die ich nicht so ganz verstehe und die ihr mir sicherlich nahe legen könnt:
Zunächst zum Hintergrund: Ich habe ein paar ROIs in denen mind. ein Peak liegt und eine andere ROI in der 10 Peaks liegen. Ich habe 4 Parameter pro Peak + 2 für einen linearen Untergrund.
Wenn ich mein Programm starte bekomme ich ein Ergebnis (ob dies gut oder schlecht ist steht sei mal dahingestellt), Starte ich das Programm erneut, dann bekomme ich manchmal ein anderes Ergebnis. Ich habe noch zig andere ROIs die stabil stehen. Warum ist das so? Sollte nicht immer das gleiche herauskommen? Ist in das Nonlinear Curve Fitting irgendeine Zufallszahl eingebaut, die die "richtige" Richtung auslotet? Dann habe ich wohl zufällig viele lokale Maxima in der Nähe meiner Startwerte. Kann das sein?
Wie würdet ihr dem Problem aus dem Weg gehen? Oder gibt es sogar eine Lösung?
Ich hatte versucht die ROIs zu verkleinern. An manchen Stellen im Spektrum ist dies aber leider nicht so einfach möglich. Da das Problem auch in einer ROI auftritt, in der nur ein einziger wirklich schöner Peak zu finden ist, bin ich mir nicht so sicher, ob dieser Ansatz so glücklich ist.
Ich habe mal mein kleines Projekt als Anhang dazu gepackt. Da geht es konkret um die ROI 4 oder ROI 14 (Einzugeben im Feld numerisch neben dem Graph)
Ich bin in diesem Programm mehr am Experimentieren und am lernen. Bitte nicht das Layout bemängeln.