Lmfit 별도 피크 피팅

Question

저는 커브/피크 ​​피팅에 새로운 것이지만, 여러 별도의 독립적 인 피크가있는 데이터 세트를 맞추려고합니다. 나는 lmfit에서 제공하는 예제와 비슷한 무언가를 시도하고, 여기에 내 코드입니다했습니다

I가 진행하는 방법에 대한 매우 혼란 스러워요 :

import matplotlib.pyplot as plt 
from lmfit.models import GaussianModel 
from numpy import loadtxt 

data = loadtxt('079-55.freq') 
x = data[:, 0] 
y = data[:, 1] 

gauss1 = GaussianModel(prefix='g1_') 
pars = gauss1.make_params() 
pars['g1_center'].set(4100, min=2000, max=4500) 
pars['g1_amplitude'].set(170, min=10) 

gauss2 = GaussianModel(prefix='g2_') 
pars.update(gauss2.make_params()) 
pars['g2_center'].set(4900, min=4500, max=5500) 
pars['g2_amplitude'].set(30, min=10) 

gauss3 = GaussianModel(prefix='g3_') 
pars.update(gauss3.make_params()) 
pars['g3_center'].set(600, min=5500, max=10000) 
pars['g3_amplitude'].set(13, min=10) 

mod = gauss1 + gauss2 + gauss3 

init = mod.eval(pars, x=x) 
plt.plot(x, init, 'k--') 

out = mod.fit(y, pars, x=x) 

print(out.fit_report()) 

plt.plot(x, out.best_fit, 'r-') 
plt.plot(x, y) 
plt.show() 

그러나, 결과는 이런 일이된다 아래 그림과 같이 세 개의 분리 된 피크를 맞 춥니 다. 필자는 매개 변수 업데이트가 여러 모델을 동일한 데이터 세트에 삽입하기위한 것이지 별도의 독립적 인 피크가 아닌 것으로 생각합니다. 나는 틀릴 수 있었다. 제안이 있습니까?

Answer 1

pars['g3_center'].set(600, min=5500, max=10000) 

아마도 매개 변수 또는 모델 클래스를 600이 최소 및 최대의 범위 내에 있지 않기 때문에 혼동 스러울 수 있습니다.