История изменений
Исправление Evgueni, (текущая версия) :
Посмотри пограничные случаи. Обычно они плохо подгоняются из-за того, что начальные параметры для подгонки были определены неверно. Попробуй подвигать пределы подгонки и поменять алгоритм выбора предварительного интеграла и максимума. Повазюкайся какое-то время (прямо вот так) после которого простые методы больше не будут давать улучшения, а потом построй chi^2 для плохих случаев и для хороших и посмотри где можно провести границу. Если есть сомнения (плохой chi^2, малая амплитуда и малая длительность), то лучше в твоём случае всю серию выкинуть и брать только те случаи, где подгонка надёжная.
P.S. Новосибирская функция возникла не на пустом месте (точнее конечно совершенно от фонаря, но подобные сигналы замечательно подгонялись). Так что можно попробовать и её.
Исправление Evgueni, :
Посмотри пограничные случаи. Обычно они плохо подгоняются из-за того, что начальные параметры для подгонки были определены неверно. Попробуй подвигать пределы подгонки и поменять алгоритм выбора предварительного интеграла и максимума. Повазюкайся какое-то время (прямо вот так) после которого простые методы больше не будут давать улучшения, а потом построй chi^2 для плохих случаев и для хороших и посмотри где можно провести границу. Если есть сомнения (плохой chi^2, малая амплитуда и малая длительность), то лучше в твоём случае всю серию выкинуть и брать только те случаи, где подгонка надёжная.
P.S. Новосибирская функция возникла не на пустом месте. Так что можно попробовать и её.
Исправление Evgueni, :
Посмотри пограничные случаи. Обычно они плохо подгоняются из-за того, что начальные параметры для подгонки были определены неверно. Попробуй подвигать пределы подгонки и поменять алгоритм выбора предварительного интеграла и максимума. Повазюкайся какое-то время (прямо вот так) после которого простые методы больше не будут давать улучшения, а потом построй chi^2 для плохих случаев и для хороших и посмотри где можно провести границу. Если есть сомнения (плохой chi^2, малая амплитуда и малая длительность), то лучше в твоём случае всю серию выкинуть и брать только те случаи, где подгонка надёжная.
Исходная версия Evgueni, :
Посмотри пограничные случаи. Обычно они плохо подгоняются из-за того, что начальные параметры для подгонки были определены неверно. Попробуй подвигать пределы подгонки и поменять алгоритм выбора предварительного интеграла и максимума. Повазюкайся какое-то время (прямо вот так) после которого простые методы больше не будут давать улучшения, а потом построй chi^2 для плохих случаев и для хороших и посмотри где можно провести границу. Если есть сомнения (плохой chi^2), то лучше в твоём случае всю серию выкинуть и брать только те случаи, где подгонка надёжная.