Автоматический гаусс анализ
- Описание алгоритма:
Required:
data - одномерный скан,
template – шаблон спокойного Солнца
num_gauss – оценочное число гауссиан
Out:
gauss_param – параметры гауссиан
def get_gaussian_parameters(Data, Template, num_gauss)
# Нулевое приближение: шаблон масштабируется так, чтобы суммарная разница была минимальной
coef = LeastSQ(data, template)
# Скан за вычетом спокойного солнца
dif = data – coef * template
# Гауссианы вписываются пока не вознукнут исключения
for i in range(num_gauss):
# Вписываются последовательно i гауссиан
for j in range(i):
try:
gauss_param[j] = add_gauss(dif)
dif -= gauss_param[j]
except:
return gauss_param
# Последующие приближения: шаблон масштабируется так, чтобы суммарная разница была минимальной
coef = LeastSQ(data, template, gauss_param)
# Скан за вычетом спокойного солнца
dif = data – coef * template – gauss_layer(gauss_param)
coef = LeastSQ(data, template, gauss_param)
dif = data – coef * template
return gauss_param
* функция LeastSQ подбирает коэффициент масштабирующий шаблон спокойного Солнца так, чтобы разница со сканом и вписанными гауссианами была наименьшей
** функция add_gauss вписывает одну гауссиану, в качестве максимума гауссианы она берет максимальное значение массива dif
- Пример работы:
Визуализация Синяя кривая - скан, оранжевая - спокойное солнце плюс источники излучения, черная - разница (ошибка алгоритма), источники показаны снизу разными цветами.
Спектры гауссиан
Суммарная ошибка
