具有洛伦兹曲线拟合的 FFT 韦尔奇
隐藏的家伙
所以我的这个洛伦兹曲线适合我的数据，但我注意到了一些奇怪的小东西，我正在寻找答案。也许你可以帮忙。
这是我的数据，正如你所看到的，我拿了scaling='density'，但是当我拿spectrum我的代码时，会做一些奇怪的事情。
for dataset in [Bxfft]:
dataset = np.asarray(dataset)
freqs, psd = signal.welch(dataset, fs=266336/300, window='hamming', nperseg=16192, scaling='density')
plt.semilogy(freqs[30:-7000], psd[30:-7000]/dataset.size**0, color='r', label='Bx')
x = freqs[100:-7900]
y = psd[100:-7900]
这是我的曲线拟合模型：
所以这段代码是第一条黑线（弯曲的）：
model = Model(lorentzian)
params = model.make_params(amp=6, cen=5, sig=1)
result = model.fit(y, params, x=x)
final_fit = result.best_fit
print(result.fit_report(min_correl=0.25))
plt.plot(x, final_fit, 'k-', linewidth=2)
这适用于第二条黑线（上图弯曲，下图直线）：
# 14 Hz
x2 = freqs[200:-7800]
y2 = psd[200:-7800]
model2 = Model(lorentzian)
pars2 = model2.make_params(amp=6, cen=5, sig=1)
pars2['amp'].value = 6
result2 = model2.fit(y2, pars2, x=x2)
final_fit2 = result2.best_fit
print(result2.fit_report(min_correl=0.25))
plt.plot(x2, final_fit2, 'k-', linewidth=2)
看看剧情。你有什么想法？总结我的问题，你知道为什么我使用 时一切正常（上图）density，为什么我使用时我的spectrum一些数据被破解？
米库谢夫斯基
由于幅度不同，可能是由于初始参数值。请注意，spectrum并且density应该有不同的单位（请参阅文档）...您的数据是否太嘈杂而无法制作简单的窗口 fft？
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