执行峰值拟合,发现高峰和标签,集成某些地区

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恰图兰卡Chiththaka 2023年6月14日25

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1982739-perform-peak-fitting-find-peaks-and-label-and-integrate-certain-areas

评论道: 恰图兰卡Chiththaka2023年6月16日在十八33

03——频谱——006——规范。1.三种数据

我有一个数据集,我需要做一个基线校正,然后整合某些地区计算比率把他们打印出来。

我的基线校正部分似乎是工作,但我没有得到任何结果峰值和整合的结果。我认为找不到峰值定义的地区是主要的问题。

下面我分享代码,以及样本数据集。

%负载拉曼数据从一个文本文件

数据= readmatrix ( “我data.txt之路” );

x =数据(:1); %波数

y =数据(:,2); %强度

%基线校正使用不对称最小二乘(ALS)算法

基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);

corrected_y = y -基线;

%找到峰值谱——本节并不给任何输出

prominence_threshold = 120;

distance_threshold = 10;

山峰= findpeaks (corrected_y, “MinPeakProminence” prominence_threshold, “MinPeakDistance” ,distance_threshold);

%执行峰值拟合和集成

range1 = (2050、2200);

range2 = (2800、3000);

integrated_area1 = 0;

integrated_area2 = 0;

为 i = 1:元素个数(peaks.loc)

位置= x (peaks.loc (i));

强度= corrected_y (peaks.loc (i));

如果位置> = range1 (1) & & < = range1位置(2)

integrated_area1 = integrated_area1 +强度;

结束

如果位置> = range2 (1) & & < = range2位置(2)

integrated_area2 = integrated_area2 +强度;

结束

结果= integrated_area2 / ((integrated_area1 + integrated_area2) + (integrated_area1 + integrated_area2));

流( “集成结果:% f \ n” ,结果);

%定义ALS基线校正函数

函数基线= als_baseline (y, p, lam)

L =元素个数(y);

D = diff (speye (L), 2);

w = 1 (L, 1);

为 i = 1:10

W = spdiags (W 0 L, L);

C =胆固醇(W +林* (D ' * D));

\ \ z = C (C”(w。* y));

w = p * (y > z) + (1 - p) * (y < z);

结束

基线= z;

结束

你能推荐一个更好的方法吗?或发现任何代码的问题是感谢。

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答案(2)

马修•诺伊 2023年6月14日十五19

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1982739-perform-peak-fitting-find-peaks-and-label-and-integrate-certain-areas answer_1255654

你好

修正一些小错误

希望它能帮助

                              %负载拉曼数据从一个文本文件
                             
                              数据= readmatrix (03——频谱——006——规范。1.三种数据);
                             
                              x =数据(:1);%波数
                             
                              y =数据(:,2);%强度
                             
                              %基线校正使用不对称最小二乘(ALS)算法
                             
                              基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);
                             
                              corrected_y = y -基线;
                             
                              %找到峰值谱——本节并不给任何输出
                             
                              prominence_threshold = 10;
                             
                              distance_threshold = 10;
                             
                              (峰值、loc) = findpeaks (corrected_y,“MinPeakProminence”prominence_threshold,“MinPeakDistance”,distance_threshold);
                             
                              %执行峰值拟合和集成
                             
                              range1 = (2050、2200);
                             
                              range2 = (2800、3000);
                             
                              integrated_area1 = 0;
                             
                              integrated_area2 = 0;
                             
                              为ci = 1:元素个数(loc)
                             
                              位置= x (loc (ci));
                             
                              强度=山峰(ci);
                             
                              如果位置> = range1 (1) & & < = range1位置(2)
                             
                              integrated_area1 = integrated_area1 +强度;
                             
                              结束
                             
                              如果位置> = range2 (1) & & < = range2位置(2)
                             
                              integrated_area2 = integrated_area2 +强度;
                             
                              结束
                             
                              结束
                             
                              结果= integrated_area2 / ((integrated_area1 + integrated_area2) + (integrated_area1 + integrated_area2));
                             
                              流(“集成结果:% f \ n”,结果);
                             
                              %定义ALS基线校正函数
                             
                              函数基线= als_baseline (y, p, lam)
                             
                              L =元素个数(y);
                             
                              D = diff (speye (L), 2);
                             
                              w = 1 (L, 1);
                             
                              为i = 1:10
                             
                              W = spdiags (W 0 L, L);
                             
                              C =胆固醇(W +林* (D ' * D));
                             
                              \ \ z = C (C”(w。* y));
                             
                              w = p * (y > z) + (1 - p) * (y < z);
                             
                              结束
                             
                              基线= z;
                             
                              结束

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马修•诺伊 14章25条的2023年6月15日

我花了一些时间在这个代码并找出可以反映出问题,不知道代码的意图

现在,这段代码与我们给的参数findpeaks (prominence_threshold = 10; distance_threshold = 10)将只返回这两个峰值

作为第一个选择峰值vs不完成语句

range1 = (2050、2200);

range2 = (2800、3000);

现在只剩下一个值用于计算

如果位置> = range1 (1) & & < = range1位置(2)

integrated_area1 = integrated_area1 +强度;

结束

如果位置> = range2 (1) & & < = range2位置(2)

integrated_area2 = integrated_area2 +强度;

结束

这里

integrated_area1 = 0(无峰有效)

integrated_area2 = 22.2544(只有一个(二)峰有效)

当然,当你这样做

结果= integrated_area2 / ((integrated_area1 + integrated_area2) + (integrated_area1 + integrated_area2));

你只能得到0.5的结果的价值 integrated_area2

为什么你代码分母两次相同的表达吗?这显然是一样的:

结果= integrated_area2 / (2 * (integrated_area1 + integrated_area2));

马修•诺伊 2023年6月15日14:34

我改变的值来获得更多的山峰被选现在结果不同于0.5

我添加了几行代码来显示有多少山峰保留的范围

我还是有点担心你称之为area_integral不是面积积分,但一个简单的几峰值振幅之和。你不是sippose做一个真正的积分定义范围,假设这个范围实际上包含一个撞吗?

                                   %负载拉曼数据从一个文本文件
                                  
                                   数据= readmatrix (03——频谱——006——规范。1.三种数据);
                                  
                                   x =数据(:1);%波数
                                  
                                   y =数据(:,2);%强度
                                  
                                   %基线校正使用不对称最小二乘(ALS)算法
                                  
                                   基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);
                                  
                                   corrected_y = y -基线;
                                  
                                   %找到峰值谱——本节并不给任何输出
                                  
                                   prominence_threshold = 3;
                                  
                                   distance_threshold = 10;
                                  
                                   (峰值、loc) = findpeaks (corrected_y,“MinPeakProminence”prominence_threshold,“MinPeakDistance”,distance_threshold);
                                  
                                   情节(x, corrected_y,“b”x (loc),山峰,“博士”);
                                  
                                   %执行峰值拟合和集成
                                  
                                   range1 = (2050、2200);
                                  
                                   range2 = (2800、3000);
                                  
                                   integrated_area1 = 0;
                                  
                                   integrated_area2 = 0;
                                  
                                   n1 = 0;%的新代码
                                  
                                   n2 = 0;%的新代码
                                  
                                   为ci = 1:元素个数(loc)
                                  
                                   位置= x (loc (ci));
                                  
                                   强度=山峰(ci);
                                  
                                   如果位置> = range1 (1) & & < = range1位置(2)
                                  
                                   integrated_area1 = integrated_area1 +强度;
                                  
                                   n1 = n1 + 1;
                                  
                                   结束
                                  
                                   如果位置> = range2 (1) & & < = range2位置(2)
                                  
                                   integrated_area2 = integrated_area2 +强度;
                                  
                                   n2 = n2 + 1;
                                  
                                   结束
                                  
                                   结束
                                  
                                   disp ([“选择峰值范围1 =”num2str (n1)]);%的新代码
                                  
                                   disp ([“选择峰值范围2 =”num2str (n2)]);%的新代码
                                  
                                   % = integrated_area2 /结果((integrated_area1 + integrated_area2) + (integrated_area1 + integrated_area2));
                                  
                                   结果= integrated_area2 / (2 * (integrated_area1 + integrated_area2));%一样!
                                  
                                   流(“集成结果:% f \ n”,结果);
                                  
                                   %定义ALS基线校正函数
                                  
                                   函数基线= als_baseline (y, p, lam)
                                  
                                   L =元素个数(y);
                                  
                                   D = diff (speye (L), 2);
                                  
                                   w = 1 (L, 1);
                                  
                                   为i = 1:10
                                  
                                   W = spdiags (W 0 L, L);
                                  
                                   C =胆固醇(W +林* (D ' * D));
                                  
                                   \ \ z = C (C”(w。* y));
                                  
                                   w = p * (y > z) + (1 - p) * (y < z);
                                  
                                   结束
                                  
                                   基线= z;
                                  
                                   结束

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恰图兰卡Chiththaka 2023年6月16日12:07

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1982739-perform-peak-fitting-find-peaks-and-label-and-integrate-certain-areas answer_1257399

Sample_DataSet.txt

你好,

谢谢你的更新。

这两个领域有广泛的峰值(Sample_DataSet)。高峰在2050 - 2200年是较小的,而2800 - 3000要大得多。

是的,我想要测量的峰下面积选择区域,然后做以下计算结果。

Int.1 / (Int1 + Int2)

结果= integrated_area2 / (integrated_area1 + integrated_area2);我有更新这个。

仔细检查,我做了一个计算在excel中适应trapazoid规则,并有一个非常不同的结果与Sample_DataSet . . ! !

我也想做一个峰值拟合使用以下代码。

S =负载(“Sample_Raman_Data2.mat”);

%执行洛伦兹拟合达到顶峰。

年代。适合= PeakFit (S。数据、“窗口”(2050、2200),“PeakShape”,“洛伦兹”;

它给了一个错误

未识别的函数或变量“PeakFit”。

我试图建立corect路径和安装所需的额外的包在正确的地方。但遗憾的是没有成功。完全迷失在这个方法。

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马修•诺伊 2023年6月16日16:03

我想我明白你希望我继续工作高斯适合…

但首先,出现在我的脑海里,也许适合会更好如果我们降噪基线校正前的数据。

如果我们看看我们得到:

如果我们做的基线修正原始数据
如果我们先做基线校正和光滑
反之亦然

看来确实最好的解决方案是先平滑的数据,然后进行基线校正

然后曲线接近底部的y = 0。

                                   %负载拉曼数据从一个文本文件
                                  
                                   %数据= readmatrix(03 -光谱- 006——规范。1.三种数据);
                                  
                                   数据= readmatrix (“Sample_DataSet.txt”);
                                  
                                   x =数据(:1);%波数
                                  
                                   y =数据(:,2);%强度
                                  
                                   %基线校正使用不对称最小二乘(ALS)算法
                                  
                                   基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);
                                  
                                   corrected_y = y -基线;
                                  
                                   %和降噪
                                  
                                   corrected_ys1 = smoothdata (corrected_y,“高斯”,20);
                                  
                                   %在相反的顺序进行操作
                                  
                                   %降噪数据
                                  
                                   y = smoothdata (y,“高斯”,20);
                                  
                                   %然后使用不对称最小二乘基线校正(ALS)算法
                                  
                                   基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);
                                  
                                   corrected_ys2 = y -基线;
                                  
                                   图(1)中,
                                  
                                   情节(x, corrected_y,“b”,x, corrected_ys1“r”,x, corrected_ys2‘g’);
                                  
                                   传奇(“原始纠正数据”,基线校正然后平滑的,“平滑然后基线校正”);
                                  
                                   %定义ALS基线校正函数
                                  
                                   函数基线= als_baseline (y, p, lam)
                                  
                                   L =元素个数(y);
                                  
                                   D = diff (speye (L), 2);
                                  
                                   w = 1 (L, 1);
                                  
                                   为i = 1:10
                                  
                                   W = spdiags (W 0 L, L);
                                  
                                   C =胆固醇(W +林* (D ' * D));
                                  
                                   \ \ z = C (C”(w。* y));
                                  
                                   w = p * (y > z) + (1 - p) * (y < z);
                                  
                                   结束
                                  
                                   基线= z;
                                  
                                   结束

马修•诺伊 2023年6月16日16:08

编辑:马修•诺伊 2023年6月16日16:09

在此基础上,我们可以做得更好的峰值拟合和积分计算

这是做

数据文件:03 -光谱- 006——规范。1.三种数据

结果是:集成结果:0.844016

数据文件:Sample_DataSet.txt

结果是:集成结果:0.814477

代码:

                                   %负载拉曼数据从一个文本文件
                                  
                                   %数据= readmatrix(03 -光谱- 006——规范。1.三种数据);
                                  
                                   数据= readmatrix (“Sample_DataSet.txt”);
                                  
                                   x =数据(:1);%波数
                                  
                                   y =数据(:,2);%强度
                                  
                                   %基线校正使用不对称最小二乘(ALS)算法
                                  
                                   基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);
                                  
                                   corrected_y = y -基线;
                                  
                                   %最好降噪(光滑)的数据,然后做基线
                                  
                                   %校正
                                  
                                   %降噪数据
                                  
                                   y = smoothdata (y,“高斯”,20);
                                  
                                   %基线校正使用不对称最小二乘(ALS)算法
                                  
                                   基线= als_baseline (y, 0.001, 10 ^ 6);
                                  
                                   corrected_ys = y -基线;
                                  
                                   图(1)中,
                                  
                                   情节(x, corrected_y,“b”,x, corrected_ys“r”);
                                  
                                   传奇(“原始纠正数据”,“平滑然后基线校正”);
                                  
                                   %找到峰值频谱
                                  
                                   %把尽可能多的行(行)有个人范围
                                  
                                   范围= [2000、2400;
                                  
                                   2750年,3100年);
                                  
                                   为ci = 1:尺寸(范围,1)%循环数的范围
                                  
                                   :范围=范围(ci);
                                  
                                   印第安纳州= x (x > =范围(1)& < =范围(2));
                                  
                                   x = x(印第安纳州);
                                  
                                   y = corrected_ys(印第安纳州);
                                  
                                   %峰值拟合(高斯脉冲)
                                  
                                   yfit = my_gauss_fit (x、y、x);
                                  
                                   图(1 + ci),
                                  
                                   情节(x, y,“b”xs yfit,“r”);
                                  
                                   传奇(的原始数据(平滑),“高斯配合”);
                                  
                                   %计算积分(1和2)
                                  
                                   中国(ci) = trapz (xs yfit);
                                  
                                   结束
                                  
                                   结果=中国(2)/(中国(1)+中国(2));
                                  
                                   流(“集成结果:% f \ n”,结果);
                                  
                                   % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
                                  
                                   函数xfit yfit = my_gauss_fit (x, y)
                                  
                                   %定义g (x) = * exp (- (xμ)^ 2 /(2 *σ^ 2)):
                                  
                                   g = @ (A, X) (1) * exp (- X ((2)) ^ 2 / (2 * (3) ^ 2));
                                  
                                   % %,符合数据:Analitical策略- - - - - -
                                  
                                   %将高斯贝尔数据
                                  
                                   ymax = max (y);xnew = [];ynew = [];
                                  
                                   印第安纳州= y > 0.25 * ymax;
                                  
                                   xnew = x(印第安纳州);
                                  
                                   ynew = y(印第安纳州);
                                  
                                   %安装
                                  
                                   ylog =日志(ynew);xlog = xnew;B = polyfit (xlog ylog 2);
                                  
                                   %计算参数
                                  
                                   σ=√1 / (2 * B (1)));μ= B(2) *σ^ 2;μa = exp (B(3) + ^ 2 /(2 *σ^ 2));
                                  
                                   %画出拟合曲线
                                  
                                   一个=(,μ、σ);
                                  
                                   yfit = g (xfit);
                                  
                                   结束
                                  
                                   %定义ALS基线校正函数
                                  
                                   函数基线= als_baseline (y, p, lam)
                                  
                                   L =元素个数(y);
                                  
                                   D = diff (speye (L), 2);
                                  
                                   w = 1 (L, 1);
                                  
                                   为i = 1:10
                                  
                                   W = spdiags (W 0 L, L);
                                  
                                   C =胆固醇(W +林* (D ' * D));
                                  
                                   \ \ z = C (C”(w。* y));
                                  
                                   w = p * (y > z) + (1 - p) * (y < z);
                                  
                                   结束
                                  
                                   基线= z;
                                  
                                   结束

恰图兰卡Chiththaka 2023年6月16日在十八33

再次感谢。这对我来说是一个很大的帮助。

是的,两个区域是对应于两大高峰,包括边界(P2 P1 = 2050 - 2200 = 2800 - 3000),在分析区域下面我感兴趣。最后输出代码所示的比例(P1 / (P1和P2))。

有趣的是代码选择钟形曲线拟合后的某些地区(%减少高斯贝尔数据),不是吗?所以它将不是2050 - 2200,但是2055 - 2150例如呢?是否可以导出这些x地区限制每个曲线的分析?一定很有趣我找到这个地区的样本,以确定实际地区的两座山峰,我感兴趣的。

如果这个区域变化从一个样本,另一个由于峰值分布,积分值也会不同于样本,不是吗?

最初的原因我没有使用功能Trapz是X读数之间没有相同的距离两个读数。峰值拟合后,可以使用函数trapz吗?也许我没有完全理解这个函数是如何工作的。

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