Мои знания по математике ограничены, поэтому я, вероятно, застрял. У меня есть спектры, к которым я пытаюсь подобрать два пика Гаусса. Я могу соответствовать самой большой вершине, но я не могу соответствовать самой маленькой вершине. Я понимаю, что мне нужно сложить гауссову функцию для двух пиков, но я не знаю, где я ошибся. Изображение моего текущего вывода показано:

Синяя линия - мои данные, а зеленая линия - мое текущее соответствие. В моих данных есть плечо слева от основного пика, который я сейчас пытаюсь подогнать, используя следующий код:

<code>import matplotlib.pyplot as pt
import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
from pylab import *

time = []
counts = []


for i in open('/some/folder/to/file.txt', 'r'):
    segs = i.split()
    time.append(float(segs[0]))
    counts.append(segs[1])

time_array = arange(len(time), dtype=float)
counts_array = arange(len(counts))
time_array[0:] = time
counts_array[0:] = counts


def model(time_array0, coeffs0):
    a = coeffs0[0] + coeffs0[1] * np.exp( - ((time_array0-coeffs0[2])/coeffs0[3])**2 )
    b = coeffs0[4] + coeffs0[5] * np.exp( - ((time_array0-coeffs0[6])/coeffs0[7])**2 ) 
    c = a+b
    return c


def residuals(coeffs, counts_array, time_array):
    return counts_array - model(time_array, coeffs)

# 0 = baseline, 1 = amplitude, 2 = centre, 3 = width
peak1 = np.array([0,6337,16.2,4.47,0,2300,13.5,2], dtype=float)
#peak2 = np.array([0,2300,13.5,2], dtype=float)

x, flag = leastsq(residuals, peak1, args=(counts_array, time_array))
#z, flag = leastsq(residuals, peak2, args=(counts_array, time_array))

plt.plot(time_array, counts_array)
plt.plot(time_array, model(time_array, x), color = 'g') 
#plt.plot(time_array, model(time_array, z), color = 'r')
plt.show()
</code>