在Python中解卷积Voigt拟合以提取洛伦兹半高宽？

Question

我已经找到了很多关于如何将Voigt轮廓拟合到光谱数据的例子，但我想知道是否有一种方法可以解卷积它，特别是确定洛伦兹分量的半高宽。我知道如果你在Origin中做Voigt拟合，它会返回大量的数据，包括高斯和洛伦兹半高宽，但我正在尝试在Python中如何做到这一点。任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

你应该看看Vaczi 2014年的文章"A New, Simple Approximation for the Deconvolution of Instrumental Broadening in Spectroscopic Band Profiles"。

他讨论了通过从测量的Voight宽度/加宽中去除/去卷积基于仪器的高斯加宽来解决洛伦兹宽度问题。最好的公式是Eq。(10)基于Kielkopf/Olivero，最大相对误差为3.8E-3。他提出的公式。(5b)的最大相对误差为1.2E-2 (1.2%)，应避免。