Systat PeakFit是谱峰一款功能强大的数据峰值拟合软件，通过该软件 ，拟合用户可以快速的软件将数据导入软件铺开分析，为用户拟合出各项数据的 免峰值，该软件拥穿着大多数数据文件格式导入您可以利用软件中的费版数据扫面功能将该分析数据运用在软件中，当您创建一个新的谱峰峰值时 ，可以将计算的拟合数据重新导入分析项目，无需落成重建该数据的软件峰值，新版中PeakFit可以自动和准确地放置正和负幅度峰值的 免混合，用户不需要在铺开分类设置了，费版非常方便，谱峰需要的拟合挚友赶快下载试试吧!

软件功能

　　1 、PeakFit的软件参数约束

　　“适应首选项”选项包含内置参数约束，这些约束基于与峰的 免初始位置定义的值的百分比变化。这些约束的费版默认值非常严格 ，最适合提供具有大量明确定义的峰的光谱或色谱数据。如果在拟合期间在“约束”字段中校验到重复的非零值 ，则可能需要打开这些约束或谨慎地禁用它们。

　　2.背景配件

　　要在后台执行峰拟合，只需将“数值拟合”或“图形拟合”窗口最小化。由于PeakFit使用单独的和较低优先级的适配线程 ，所以前台性能不应该受到任何影响  。

　　3.直接删除峰

　　在“自动修正峰”选项中
，现在可以直接通过双击其主锚点直接删除峰。也可以使用删除峰的文档中描述的步骤
，右键单击峰的主锚点 ，然后在弹出会谈框中左键单击“删除峰”按钮。

　　4.正振幅峰值和负振幅峰值的混合

　　PeakFit现在可以自动和准确地放置正和负幅度峰值的混合。此功能存在于AutoFit Peaks I Residuals选项中。只需选中允许负值。当允许负幅度峰值时
，禁用自动增补正残余峰值的选项。仍然可以通过在期校验峰的中心位置附近的残差图中点击来增补单个残差峰。您可能需要预先减去基线或使用线性渐进基线选项 ，因为常数零二阶导数程序在存在负振幅峰值时出局 。

　　5.部分重新扫描

　　当您在自动调整峰值选项之一中创建自定义峰值展示位置时 ，可以更改控制面板设置 ，而无需完全重建峰值 。检测到自定义调整时，将显示完全扫描或部分扫描的选项。完整扫描将清除所有自定义调整。部分扫描将使用当前峰值计数和位置作为新的峰值放置的基础 。除了当前默认峰类型之外的峰在部分扫描中完全保留。

　　6.从AIA文件导入过程数据

　　AIA包含有效保留时间的过程数据的色谱文件可以在任何自动修正峰选项中导入。 “读取扫描设置和参数估计”选项还提供AIA CDF文件类型。只需选择包含要导入的峰分析结果的AIA文件（PeakFit将仅使用峰计数和保留时间值） 。包含过程数据的文件不需要与数据拟合相同，但保留时间必须在要拟合的数据的范围内，以便作为峰放置 。当更改导致重新扫描的选项时，必须选择部分扫描，以保留导入的峰值计数和位置。如果选中“变化宽度”或“变化形状”，则这些保留时间将通过PeakFit进一步细化。

　　7.从ASCII文件导入峰值位置

　　您还可以创建一个ASCII文件
，其中包含您希校验PeakFit放置峰的峰位置。这在所有三个AutoFit Peaks选项中可用。 “读取扫描设置和参数估计”选项还提供了用于导入峰值位置的外部列表的ASCII TXT文件类型
。使用任何ASCII文本编辑器创建文件，或者您可能希校验从自定义程序裸露文件。简易列出峰值位置每行一个 。这些位置必须在拟合数据的范围内
。每当裸露重新扫描时，必须选择部分扫描
，以保留导入的峰值计数和位置
。如果选中了变化宽度或变化形状，这些峰值位置值将通过PeakFit铺开细化 。

　　8.具有二次模型的非参数数字滤波器

　　当您使用带有二次模型的PeakFit非参数数字滤波器时，建议使用至少5个点的数据窗口。对于噪声数据，当使用4点的最小数据窗口时可能裸露不稳定性 。

　　9.鼠标放大复位

　　在PeakFit图形中单击鼠标右键 ，远离数据点或峰锚点，现在将仅导致当前放大的清除。默认缩放的完全重置不再裸露。

　　10.数值摘要中的分析领域

　　分析地方是具有闭合形式解的地方。 PeakFit对其大多数峰函数具有闭合形式的分析面积公式，这些公式在数值摘要的“测量值”部分中报告。例外是高斯 - 洛伦兹交叉积函数，Pearson IV函数，对称双累积，非对称双S型和非对称双累积。对于这些函数，对于所有峰 ，分析地方的“数值摘要”报告“未知” ，并且省略分析面积百分比。对于这些功能，您将需要依靠数字集成的领域。除非峰具有超出数据的X范围的非常宽的尾部，否则分析和数字积分地方将基本上相等
。

　　11.将数字摘要增补到打印输出

　　当在固定和自定义纵向模式下打印图形时，此选项可用。数字摘要直接打印在图表下方。对于8个或更少的峰，报告两个拟合参数和缩写的测量值。对于超过8个峰 ，仅打印测量值。字体缩放自动适合指定地方 。此选项仅在PeakFit的校验中可用 。

　　12.打印输出中的线宽

　　将图形打印到高分辨率输出设备时，用于绘制峰的单宽度线可能显得太浅。这些线可以通过增补线宽来变暗
。由于该宽度无法在有限的屏幕分辨率内有效表示，因此打印预览不会反映此线宽设置 。

　　13.拟合高斯和洛伦兹导数

　　您现在可以数字地放置高斯或洛伦兹峰的一阶或二阶导数。这些功能只能使用正确的鼠标弹出窗口选择 。这些列为D1（高斯放大器） ，D2（高斯放大器）
，D1（Lor Amp）和D2（Lor Amp） 
。函数必须严格地由基础高斯或洛伦兹的参数的数值设置
。自动放置和图形调整不可用。

　　作为拟合导数的替代
，您可能希校验思索使用PeakFit的累积面积选项的值 ，以首先集成数据，然后使用PeakFit的自动化直接拟合峰。由于导数中的噪声通常在综合基线中裸露不寻常的趋势，因此在拟合之前，您可能希校验在AutoFit基线选项中使用PeakFit的非参数过程 。通过仅激活被判断为表示真实基线的那些点 ，非参数模型可以有效地拟合和去除这种类型的基线。

　　数值摘要的测量值部分将报告基于底层峰值而不是导数的分析地方 。注意，大多数测量值仅对峰型数据有效，并且在拟合导数时没有意义。

软件特色

　　卷积

　　当不同的过程根据两个不同的和独立的扩散函数加宽峰时，所得到的峰被认为包括两种不同功能形式的卷积。卷积的数学形式由积分组成：

　　例如
，许多光谱峰由榷状态洛仑兹展宽和独立的高斯仪器展宽形成。高斯和洛伦兹的卷积是Voigt函数，该模型比包括卷积的各个分量繁杂得多 。

　　卷积模型

　　两个不同峰值函数的大多数卷积对于卷积积分缺少闭合形式解
。 PeakFit的内置峰值函数集包含三种具有分析形式的不同卷积模型
，光谱函数集内的Voigt ，以及色谱函数中的EMG和GMG。

　　卷积模型的独特之处在于拟合函数的参数直接描述了卷积中的分量。这是在峰值拟合内实际裸露的唯一的反卷积形式  。这是一个最有吸引力的计划，因为它准确地解决卷积积中的两个分量，而不会引入噪声 ，并且可以重叠和躲避峰值。

　　解卷积

　　解卷积本质上是卷积的撤销或逆转。它通常在傅里叶域中用离散数据落成
 ，并且通常去除仪器感谢函数 。反卷积的FFT形式涉及必须使用一些有效形式的频域过滤来筹备的噪声的主要引入 。

　　仪器感谢函数

　　当不完全的测量仪器有助于峰值展宽时，描述该效应的函数被称为仪器感谢函数。大多数去卷积的目的是去除器械拖尾 ，以便裸露没有仪器失真的信号信号 。

　　解卷积光谱或高斯仪器感谢函数

　　大多数光谱仪器感谢函数在形式上倾向于是高斯的 。因此
，大多数光谱峰将由它们的榷状态洛伦兹形式和该高斯拖尾的卷积组成 。独立的高斯和洛伦兹展宽可以通过拟合Voigt模型来解决 。您还可以通过使用高斯感谢函数对傅里叶域中的数据铺开第一反卷积来去除高斯拖尾 。

　　HELP19.png“筹备菜单”中的Deconvolve Gaussian IRF选项提供了一个自动化的FFT高斯反卷积程序，可用于在拟合之前删除仪器效应 
。

安装计划

　　1 、下载解压文件，找到PF412_Installer.exe双击安装

　　2、阅读协议，点击yes拥穿着

　　3、输入用户信息 ，随意输入即可

　　4、选择安装位置C:Program Files (x86)PeakFitv4.12

　　5、创建菜单文件夹PeakFitv4.12

　　6、筹备安装 
，点击next进入安装

　　7、安装落成

使用计划

　　躲避峰值数据

　　本教程使用专门设计的数据集来会谈明躲避峰值与噪声数据的拟合。数据由总共十五个峰组成 ，其中四个是揾 的 ，因为它们在数据中不裸露局部最大值
 。该合成数据集包括以x = 1.0至8.5的0.5个间隔放置的峰，除了在x = 4.5处没有峰 。已经增补了5％的随机高斯噪声来模拟特别是噪声的数据 。

　　导入SAMPLE.XLS

　　所有PeakFit示例数据都在单个Excel筹备表SAMPLE.XLS中。每个数据集都在整个筹备表文件中的自己的筹备表或页面上。我们将导入第一张表中的数据集
 。

　　HELP10.png使用文件菜单的导入选项 ，或单击第一个工具栏图标 。将文件类型更改为Excel，然后选择sample.xls。

　　首先单击列A ！A选择X变量，然后在A！B上选择Y变量 。 PeakFit使用类似Excel的命名法来指定筹备表的不同筹备表或页面

　　单击确定以收受选择。 下一个会谈框提供了修改基本标题的机会
。 只需点击确定即可收受从电子表格导入的标题 。

　　使用残留物的自动拟合

　　HELP22.png选择AutoFit菜单的AutoFit Peaks I Residuals选项 ，或单击带有峰值和罗马数字I的工具栏按钮。

　　由于此采样集内的大量噪声 ，默认平滑电平和幅度抑制阈值不足。 最初你将校验到100个放置的高斯峰。

　　单击平滑级别旁边的AI专家按钮 。

　　PeakFit包含寻求确定最佳平滑电平的算法 。 对于此数据集，您将校验到Savitzky-Golay平滑窗口增补了近五倍。

　　上图的上图包含三个元素 。 这些包括原始数据减去基线的当前估计值 ，此数据的平滑副本以及由当前放置和活动的所有峰组成的总和曲线 
。 上图的下图包含单个分量峰。

　　下图的上图包括残差
，平滑数据和和曲线之间的y差。 下图包含打开或隔绝点的原始数据，以反映PeakFit自动基线拟合。

　　设置幅度抑制阈值

　　注意，在数据的两个极端处的噪声中检测到两个峰值。

　　要清除这些 ，请将Amp％（幅度阈值）更改为8％。

　　您可以直接输入此值 ，使用旋转按钮，或右键单击字段或旋转按钮，并从弹出菜单中选择8％。 注意 ，幅度阈值由分量和残差图中的虚线表示。

　　增补躲避的残差峰

　　此时，您应该查校验11个局部最大峰（状态显示指示峰计数） 。 残差图应该显示四个非常清楚和相当大的躲避峰，远高于该8％阈值。

　　选中增补残差框以自动将这四个峰增补到整体模型
。

　　您现在应该有15个峰值：

　　对于此数据集 ，我们将适合默认线性基线 ，高斯幅值峰值，并收受恒定宽度设置。 当Vary Widths（宽度宽度）隔绝时 ，所有峰将被拟合为单一宽度 。

　　视觉拟合

　　对于这个数据集，我们将在视觉上拟合数据 。 这意味着每次迭代都有一个图形更新，其中总体拟合优值函数有所改善。

　　HELP55.png单击控制面板底部附近的带图形更新按钮的全峰适配 。

　　您将以图形方式查校验拟合进度。 在9次迭代后 ，拟合将落成，拟合优度为0.99087。

　　点击Review Fit进入PeakFit的校验 。

　　PeakFit的校验使用桌面比喻。 如果您愿意，可以同时显示主峰拟合图，残差图，数字摘要和数据摘要。 在这个阶段 ，我们将碰见几个校验选项
。

　　默认情况下，拟合点由标准误差着色 。 在具有黑色图形背景的预定义配色计划中，红色的点在3个标准误差之外，而在2个标准误差之外的点为黄色。

　　单击图表工具栏最右侧附近的“选择函数标签”按钮 。

　　为标签类型选择地方参数 。

　　即使我们拟合高斯振幅模型
，使用来自拟合的参数来计算分析地方。 您现在应该可以校验到直接在每个峰上方报告的分析地方。

　　单击工具栏最右侧的显示置信度/预测间隔按钮。 您应该校验到默认的95％预测间隔形成了拟合曲线的置信区间  。