Peak-Erkennung gibt unterschiedliche Ergebnisse, wenn Oktave oder Oct2py in Python verwendet

Question

Ich versuche, eine Reihe von Gaussians mit fester Breite zu einem einzigen breiten Peak passen. Die einzige Möglichkeit, dies zu tun, ist mit peakfit.m. Beispieldaten können heruntergeladen werden here.

In Oktave der Code ich benutze, ist:

>>peakfit(data,90.5,3,3,11,0,0,0,0,[1,1,1],0,0) 
ans = 
    1.0000e+000 9.0012e+001 1.0185e+004 1.0000e+000 1.0749e+004 
    2.0000e+000 9.0500e+001 9.3075e+003 1.0000e+000 9.9035e+003 
    3.0000e+000 9.0988e+001 1.0186e+004 1.0000e+000 1.0749e+004 

Diese sind ziemlich nah an den drei Gipfeln ich die anfängliche Datenmenge zu erstellen.

Dies sind die Ergebnisse, wenn ich

import oct2py as op 
import numpy as np 

data=np.loadtxt(file) 

octave=op.Oct2Py() 
octave.peakfit(data,90.5,3,3,11,0,0,0,0,[1,1,1],0,0) 

#Out: 
array([[ 1, 91, 8873,  1, 14583], 
     [ 2, 88, 17314,  1, 400], 
     [ 3, 90, 11011,  1, 18459]]) 

verwenden oct2py Wenn ich einen einzelnen Peak in beiden Fällen passt das Ergebnis ist das gleiche.

Octave

1.0000e+000 9.0500e+001 2.0576e+004 1.4670e+000 3.2130e+004 

Oct2py

array([[ 1.00000000e+00, 9.05000004e+01, 2.05763986e+04, 
      1.46695147e+00, 3.21304879e+04]]) 

Wo könnten die Unterschiede kommen?

Answer 1

Ich fand die Lösung. Ich muss die Argumente in oct2py als Schwimmer so übergeben

octave.peakfit(data,90.5,3.0,3.0,11.0,0.0,0.0,0.0,0.0,[1.0,1.0,1.0],0.0,0.0)