拟合多个峰到作为R

的数据集，并提取个别峰值信息我有一些在不同高度的特征计数组成的数据集。目前有1-30米每1米间隔的数据。绘制时，我的许多数据集都显示3-4个峰值，这些峰值表示高度层。拟合多个峰到作为R

下面是一个示例数据集：

身高< - C（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15 ，16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30）计数< -C（4000,2000,500,300,200,100,0,0,400,700,800,800,500,1000,1500 ，2000,2500,2200,1700,1100,500,0,0,1000,1500,2000,3000,4000,4000,2000）

我想拟合曲线函数的某种方式对这些数据集以确定“峰值”的总数，峰值中心位置（即高度）和峰值宽度H。我可以通过使用fityk软件手动拟合多个高斯函数来执行这种分析，但是我想知道是否可以通过R自动执行这样的过程？

我已经探索了一些关于装修峰直方图，比如通过mixtools包其他职位，但我不知道你是否可以提取单个峰值信息。

您可以提供任何帮助将不胜感激。

来源

2013-10-17 Matt S

'diff（Counts）'和'diff（diff（Counts））'应该有助于识别峰值。峰宽是一个简单的定义？ – TheComeOnMan

感谢您的建议。我应该更好地定义峰宽。我指的是各个峰值的半峰全宽（FWHM）。 –

“我怎么曲线拟合我的数据”的方式过于宽泛的一个问题，因为有数不清的方法可以做到这一点。它也可能比这里更适合https://stats.stackexchange.com/。然而，从ksmooth基R是一个基本光滑的一个很好的起点：

plot(Height,Counts) 
smoothCounts<-ksmooth(Height,Counts,kernel="normal",bandwidth=2) 
dsmooth<-diff(smoothCounts$y) 
locmax<-sign(c(0,dsmooth))>0 & sign(c(dsmooth,0))<0 
lines(smoothCounts) 
points(smoothCounts$x[locmax],smoothCounts$y[locmax],cex=3,c=2)

enter image description here

来源

2013-10-17 19:27:39 mrip

非常感谢！ –

一个简单的峰鉴定可能是大致如下。看起来合理吗？

library(data.table) 

dt <- data.table(
Height = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30), 
Counts = c(4000,2000,500,300,200,100,0,0,400,700,800,800,500,1000,1500,2000,2500,2200,1700,1100,500,0,0,1000,1500,2000,3000,4000,4000,2000) 
) 

# crude dHeights/dCounts 
dt[,d1 := c(NA,diff(Counts))] 
# previous crude dHeights/dCounts (d2Heights/dCounts2 will be even more crude so comparing change in dHeight/dCounts instead) 
dt[,d2 := c(tail(d1,-1),NA)] 

# local maxima 
dtpeaks <- dt[d1 >=0 & d2 <=0]

我不是很确定你将如何计算FWHM为峰，如果你能解释这个过程那么我应该能够提供帮助。

来源

2013-10-21 18:09:31 TheComeOnMan

一旦钟形函数或峰值拟合到数据，例如高斯。然后每个峰值被视为一个独立的实体。半最大值（FWHM）的全宽可以概括为：在中间值（计数）的钟形曲线（高度），这是与在曲线的上半部分的最大值的宽度。这可以形象化为http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/cb/FWHM.svg –

哈哈，我不是指一个维基链接，我在这个例子中特别要求。那么你如何计算29点的峰值宽度呢？ – TheComeOnMan

拟合多个峰到作为R

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