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Documentación de FlexPro 2025

Ajuste de picos (Peak-Fitting)

Puede utilizar la plantilla de análisis de ajuste de picos (Peak-Fitting) para aproximar varias instancias de una función de modelo de pico a un conjunto de datos especificado. Para ello se dispone de una serie de funciones de modelo predefinidas. La plantilla se basa en el objeto de análisis Ajuste de curva no lineal.

Segundo paso: Línea de base

El modelo consta de una función de modelo por pico y una línea de base. FlexPro determina la línea de base por regresión lineal de una serie de puntos. Si selecciona la opción Automático, solo tendrá que especificar el número de puntos. FlexPro determina entonces su posición automáticamente. Si no, también puede establecer la línea de base de forma Manual. Utilice los cursores en el diagrama para seleccionar las ubicaciones deseadas con la tecla Intro. También puede seleccionar puntos que no estén sobre la curva desactivando la opción Vincular el cursor a la curva de la barra de herramientas situada debajo del diagrama. Utilice Calcular la línea de base para visualizar la línea de base aproximada y Eliminar línea de base para eliminarla de nuevo si es necesario.

FlexPro puede tener en cuenta la línea de base de tres maneras:

Incluir la línea de base como componente variable en el modelo
Incluye la línea de base con parámetros variables en el modelo de pico. Los parámetros definidos aquí solo se utilizan como valores iniciales.

Incluir la línea de base como componente estático en el modelo
Incluye la línea de base con los parámetros fijos determinados aquí en el modelo de pico.

Sustraer línea base de datos de origen
La línea de base no se incluye en el modelo, sino que se sustrae de los datos antes del ajuste de curva.

Tercer paso: Modelo, Especificar picos, Opciones

Existe una serie de modelos de pico predefinidos. Utilice la configuración Nº máximo de llamadas de la funcion para limitar el número de iteraciones del proceso de ajuste. Las posiciones de los picos pueden determinarse automáticamente, solo es necesario especificar el Número de picos. Los picos se determinan mediante máximos y/o mínimos locales, dependiendo de lo que seleccione como Tipo. La Histéresis especifica la magnitud en la que la curva debe descender o ascender a la izquierda y a la derecha del conjunto de datos para que se acepte un máximo o un mínimo local. También puede definir los picos de forma manual situando el cursor en los puntos pertinentes de la curva y haciendo clic después en Calcular. Utilice Eliminar picos para eliminar todos los picos del diagrama.

Ahora puede seleccionar varias opciones de visualización:

Residuos
muestra la curva del residuo del ajuste.

2.ª derivada
muestra la 2.ª derivada del conjunto de datos.

Curvas de pico
muestra las curvas de pico aproximadas.

Resultado
muestra una tabla con los parámetros de los distintos modelos de pico.

Estadística
muestra una estadística para evaluar la calidad del ajuste.

Banda de predicción
muestra la banda de predicción para la curva de pico ajustada en el diagrama. Un intervalo de confianza del 95 % es el intervalo Y para un valor X dado que contiene el verdadero valor Y con una probabilidad del 95 %.

Banda de confianza
representa la banda de confianza para la curva de pico ajustada en el diagrama. La banda de predicción del 95 % proporciona información sobre la dispersión de los datos que se van a analizar. Si se recogieran más puntos de datos, el 95 % de los puntos entrarían dentro del rango de la banda de predicción.

Cuarto paso: Algoritmo, Ponderación, Escalado, Valores iniciales, Configuración

Los significados de los campos Algoritmo, Ponderación, Escalado y Configuración se corresponden con los del objeto de análisis Ajuste de curva no lineal. Los valores iniciales de cada una de las funciones del modelo se muestran en la lista Valores iniciales. En la columna Compartido, puede establecer qué parámetros deben tener el mismo valor para todos los picos. Por ejemplo, puede forzar que todos los picos tengan el mismo ancho.

Función FPScript utilizada

NonLinCurveFit

ParameterEstimation

NonLinModel

Véase también

Objetos de análisis

Tutorial Ajuste de picos (Peak-Fitting)

Opciones de salida estadística del ajuste de curva no lineal

Modelos no lineales

* Esta plantilla de análisis no está disponible en FlexPro View.