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金牛版考勤軟件PeakFit分峰軟件正式版是款實用性很強的非線性曲線擬合軟件。PeakFit分峰軟件最新版中為用戶提供了非線性函數、峰值自動定位、圖形化審查、數值評審等多項使用功能。PeakFit分峰軟件還可讓您準確地檢測，分離和量化標準儀器未命中的隱藏峰。
PeakFit分峰軟件軟件功能
1、PeakFit使用三個程序自動放置隱藏的峰值; 雖然每個方法都是一個強大的解決方案，但有些數據集可能比其他方法更好。
2、Residuals過程最初通過在平滑數據流中找到局部最大值來放置峰值。然后任選地添加隱藏峰，其中殘差中的峰出現。
3、二階導數過程在平滑的二階導數數據流中搜索局部最小值。這些局部最小值經常揭示隱藏的峰值。
4、解卷積過程使用具有傅立葉反卷積/濾波算法的高斯響應函數。成功解卷積的光譜將由等效面積的;尖銳”峰組成。目標是增強隱藏的峰值，使每個峰值代表局部最大值。
5、如果PeakFit的自動放置功能在極其復雜或嘈雜的數據上失敗，您只需點擊幾下鼠標即可以圖形方式放置和擬合峰。每個放置的函數都有;錨點”，甚至可以調整最復雜的函數，自動更改該函數的特定數字參數。PeakFit的圖形放置選項可以像高斯一樣平滑地處理最復雜的峰值。
6、PeakFit提供復雜的數據處理']使用PeakFit的可視FFT濾波器，您可以檢查傅立葉域中的數據流和零點更高的頻率點 - 并立即在時域。這種平滑技術可以在保持原始數據流完整性的同時實現極好的降噪效果。
7、PeakFit還包括自動FFT方法以及高斯卷積，Savitzky-Golay方法和用于平滑的Loess算法。AI專家在整個平滑選項和程序的其他部分自動幫助您設置許多調整。而且，PeakFit甚至還有一個數字數據增強器，可以幫助您分析稀疏數據。只有PeakFit提供了許多不同的數據操作方法。
8、PeakFit的非參數基線擬合程序可以輕松去除DNA電泳樣本的復雜背景。PeakFit還可以減去其他八個內置基線方程，或者它可以減去您開發并存儲在文件中的任何基線。
9、每個出版品質的圖表(見上文)都是使用PeakFit的內置圖形引擎創建的 - 現在包含打印預覽和大量文件和剪貼板導出選項。數字輸出是可自定義的，因此您只能看到所需的內容。
10、PeakFit為您節省寶貴的研究時間']對于大多數數據集，PeakFit會為您完成所有工作。過去需要幾個小時才需要幾分鐘 - 只需點擊幾下鼠標!新手可以很快學會如何使用PeakFit。如果你有極其復雜或嘈雜的數據集，PeakFit的數據處理技術的復雜性和深度是無與倫比的。
PeakFit分峰軟件軟件特色
1、卷積
當不同的過程根據兩個不同的和獨立的擴散函數加寬峰時，所得到的峰被認為包括兩種不同功能形式的卷積。卷積的數學形式由積分組成：例如，許多光譜峰由榷狀態洛侖茲展寬和獨立的高斯儀器展寬形成。高斯和洛倫茲的卷積是Voigt函數，該模型比包括卷積的各個分量復雜得多。
2、卷積模型
兩個不同峰值函數的大多數卷積對于卷積積分缺少閉合形式解。 PeakFit的內置峰值函數集包含三種具有分析形式的不同卷積模型，光譜函數集內的Voigt，以及色譜函數中的EMG和GMG。
卷積模型的獨特之處在于擬合函數的參數直接描述了卷積中的分量。這是在峰值擬合內實際發生的唯一的反卷積形式。這是一個最有吸引力的方法，因為它準確地解決卷積積中的兩個分量，而不會引入噪聲，并且可以重疊和隱藏峰值。
3、解卷積
解卷積本質上是卷積的撤銷或逆轉。它通常在傅里葉域中用離散數據完成，并且通常去除儀器響應函數。反卷積的FFT形式涉及必須使用一些有效形式的頻域過濾來處理的噪聲的主要引入。
4、儀器響應函數
當不完全的測量儀器有助于峰值展寬時，描述該效應的函數被稱為儀器響應函數。大多數去卷積的目的是去除器械拖尾，以便產生沒有儀器失真的信號信號。
5、解卷積光譜或高斯儀器響應函數
大多數光譜儀器響應函數在形式上傾向于是高斯的。因此，大多數光譜峰將由它們的榷狀態洛倫茲形式和該高斯拖尾的卷積組成。獨立的高斯和洛倫茲展寬可以通過擬合Voigt模型來解決。您還可以通過使用高斯響應函數對傅里葉域中的數據進行第一反卷積來去除高斯拖尾。HELP19、png;準備菜單”中的Deconvolve Gaussian IRF選項提供了一個自動化的FFT高斯反卷積程序，可用于在擬合之前刪除儀器效應。
PeakFit分峰軟件安裝步驟
1、在188下載網將PeakFit分峰軟件下載下來，并解壓到當前文件夾中，點擊其中的PF412_Installer.exe應用程序，進入安裝向導界面，接著點擊下一步。
2、這時我們來到許可協議界面，用戶們需要點擊是。
3、選擇軟件安裝位置界面，188下載網小編建議用戶們安裝在D盤中，選擇好安裝位置點擊下一步。
4、PeakFit分峰軟件安裝結束，點擊完成即可。
PeakFit分峰軟件更新日志：
將bug掃地出門進行到底
優化用戶反饋的問題，提升細節體驗
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