使用 specutils 与 Python 进行连续体拟合

Question

这是我第一次处理黑体辐射实验的光谱，我正在使用 Python 并且遇到了一些麻烦...... 我有这个光谱有 2 个峰值和不均匀的背景噪声，我想标准化，我尝试使用 specutils 1.1“continuum-fitting”（此处的文档：https://specutils.readthedocs.io/en/stable/fitting.html#continuum-fitting）

我的实现是这样的：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 
from astropy.modeling import models
from astropy import units as u
from specutils.spectra import Spectrum1D, SpectralRegion
from specutils.fitting import fit_generic_continuum

...

x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
plt.plot(x, y, label = 'My Data', c='C0')

spectrum = Spectrum1D(flux=y*u.Jy, spectral_axis=x*u.um)
g1_fit = fit_generic_continuum(spectrum)
y_fit = g1_fit(x*u.um)

plt.plot(x, y_fit, label = ' Specutils Continuum Fit', c='C1')

plt.legend()

但结果有点令人失望，它没有反映背景信号。

https://i.stack.imgur.com/El0pc.png

我是不是做错了什么？你有任何其他方法来标准化 python 中的背景噪音吗？任何只能覆盖背景而忽略峰值的拟合？有什么建议吗？提前致谢！

Answer 1

最后，我决定使用 scipy (medfilt) 中的中值滤波器，并使用足够高的内核完全去除尖峰。

我的 specutils 实现的问题是我需要通过这样做来排除频谱中的峰值 window，尽管我发现这很难在我拥有的 100-120 数据测量上实现：

...
from specutils import SpectralRegion

spectrum = Spectrum1D(flux=y*u.Jy, spectral_axis=x*u.um)
g1_fit = fit_generic_continuum(spectrum, exclude_regions=[SpectralRegion(2 * u.um, 6 * u.um), SpectralRegion(58 * u.um, 65 * u.um)])
y_fit = g1_fit(x*u.um)

使用 specutils 与 Python 进行连续体拟合

Continuum Fitting with Python using specutils

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