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Hallo,

ich habe folgendes Problem:

Ich möchte bei einem Röntgendiffraktogramm (Graph mit mehreren Peaks, auf x-Achse ist der Winkel, auf der y-Achse die Intensität aufgetragen) die einzelnen Peaks mit einer Lorentzfunktion anfitten.
Die Daten habe ich dazu in LabVIEW eingelesen: Spalte 0 des Arrays: Winkel, Spalte 1: Intensität.
Eine grafische Ausgabe ist auch kein Problem.
Nun möchte ich die einzelnen Peaks lorentzförmig anfitten. Leider habe ich keine Idee, wie ich dies realisieren könnte. Gibt es schon ein VI (ähnlich Gauß), mit dem ich dies realisieren kann? Meine Suche verlief bislang erfolglos.


Grüße Maddien

Ist da vielleicht was dabei (Beiträge 8 und 9)?

Gruß Markus

Es gibt für solche Zwecke unter Mathematik/Anpassung das VI "Nonlinear Curve Fit".
Wollte Dir auf die Schnelle ein Beispiel dazu machen, aber es hat nicht wollen funktionieren. Mache mal auf dieser Strecke weiter und berichte, woran das bei mir lag.
(Man sollte auch nur Punkte verwenden, die nicht zu weit vom Maximum entfernt sind. Also z.B. nur solche Y-Werte in der Umgebung von Ymax, die mindestens den Wert 0,25*Ymax haben)

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' schrieb:Hallo,

ich habe folgendes Problem:

Ich möchte bei einem Röntgendiffraktogramm (Graph mit mehreren Peaks, auf x-Achse ist der Winkel, auf der y-Achse die Intensität aufgetragen) die einzelnen Peaks mit einer Lorentzfunktion anfitten.
Die Daten habe ich dazu in LabVIEW eingelesen: Spalte 0 des Arrays: Winkel, Spalte 1: Intensität.
Eine grafische Ausgabe ist auch kein Problem.
Nun möchte ich die einzelnen Peaks lorentzförmig anfitten. Leider habe ich keine Idee, wie ich dies realisieren könnte. Gibt es schon ein VI (ähnlich Gauß), mit dem ich dies realisieren kann? Meine Suche verlief bislang erfolglos.
Grüße Maddien

Schau Dir mal das Beispiel in "..examplesmathcurvefit.llbFit sum of 3 Gaussians with offset.vi" an (kannst Du auch über den 'Example Finder' finden).
Es sollte ein Leichtes sein, die 3 Gauss-Fkt. durch 3 (bzw.n) Lorentz-Fkt. zu ersetzen...

Denk dran, dass die Güte des Fits bei solchen nicht-linearen Fits sehr vom Startwert der Fit-parameter abhängen kann. Meine Erfahrung: Fits von peak Funktionen (Gauss, Lorentz, Voigt, ...) konvergieren in der Regel am besten, wenn die durch die Startwerte gegebenen Peaks quasi "innerhalb" der echten Peaks liegen


-Franz

' schrieb:Ist da vielleicht was dabei (Beiträge 8 und 9)?

Gruß Markus

Dankeschön! Mit den dort angegebenen VIs funktioniert der Fit.