PeakFit破解版是一种先进的非线性曲线拟合程序，对于准确的峰分析和结论性发现至关重要，
PeakFit可让您准确地检测，分离和量化标准仪器未命中的隐藏峰。 PeakFit包括18种不同的非线性光谱应用线形状，包括高斯，洛伦兹和Voigt - 甚至是高斯加康普顿边缘模型，用于拟合伽玛射线峰值。 作为曲线拟合过程的产物，PeakFit报告每个峰的振幅（强度），面积，中心和宽度数据。 通过在整个模型中积分峰值方程来确定总面积。 PeakFit甚至可以对您的光谱仪器响应进行去卷积，这样您就可以分析数据，而不会出现仪器引入的污点。非常的方便，本次带来破解版下载，含注册码，有需要的朋友不要错过了！
安装破解教程
1、在本站下载并解压，双击PF412_Installer.exe运行安装软件，许可协议，点击yes
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功能特色
1、PeakFit使用三个程序自动放置隐藏的峰值; 虽然每个方法都是一个强大的解决方案，但有些数据集可能比其他方法更好。
2、Residuals过程最初通过在平滑数据流中找到局部最大值来放置峰值。然后任选地添加隐藏峰，其中残差中的峰出现。
3、二阶导数过程在平滑的二阶导数数据流中搜索局部最小值。这些局部最小值经常揭示隐藏的峰值。
4、解卷积过程使用具有傅立叶反卷积/滤波算法的高斯响应函数。成功解卷积的光谱将由等效面积的“尖锐”峰组成。目标是增强隐藏的峰值，使每个峰值代表局部最大值。
5、[toggle border ='2'title ='峰的完整图形放置']如果PeakFit的自动放置功能在极其复杂或嘈杂的数据上失败，您只需点击几下鼠标即可以图形方式放置和拟合峰。每个放置的函数都有“锚点”，甚至可以调整最复杂的函数，自动更改该函数的特定数字参数。PeakFit的图形放置选项可以像高斯一样平滑地处理最复杂的峰值。
6、[/ toggle] [toggle border ='2'title ='PeakFit提供复杂的数据处理']使用PeakFit的可视FFT滤波器，您可以检查傅立叶域中的数据流和零点更高的频率点 - 并立即在时域。这种平滑技术可以在保持原始数据流完整性的同时实现极好的降噪效果。
7、PeakFit还包括自动FFT方法以及高斯卷积，Savitzky-Golay方法和用于平滑的Loess算法。AI专家在整个平滑选项和程序的其他部分自动帮助您设置许多调整。而且，PeakFit甚至还有一个数字数据增强器，可以帮助您分析稀疏数据。只有PeakFit提供了许多不同的数据操作方法。
8、[/ toggle] [toggle border ='2'title ='Highly Advanced Baseline Subtraction'] PeakFit的非参数基线拟合程序可以轻松去除DNA电泳样本的复杂背景。PeakFit还可以减去其他八个内置基线方程，或者它可以减去您开发并存储在文件中的任何基线。
9、[/ toggle] [toggle border ='2'title ='Publication-Quality Graphs and Data Output']每个出版品质的图表（见上文）都是使用PeakFit的内置图形引擎创建的 - 现在包含打印预览和大量文件和剪贴板导出选项。数字输出是可自定义的，因此您只能看到所需的内容。
10、[/ toggle] [toggle border ='2'title ='PeakFit为您节省宝贵的研究时间']对于大多数数据集，PeakFit会为您完成所有工作。过去需要几个小时才需要几分钟 - 只需点击几下鼠标！新手可以很快学会如何使用PeakFit。如果你有极其复杂或嘈杂的数据集，PeakFit的数据处理技术的复杂性和深度是无与伦比的。
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使用帮助
一、隐藏的山峰
PeakFit将隐藏峰定义为不负责数据流中的局部最大值的峰。这并不意味着隐藏的峰值对您的感知是不可辨别的。以下示例说明了包含一个局部最大峰值和两个隐藏峰值的数据。
左侧隐藏的峰值几乎没有错过在数据流中产生这个局部最大值。右侧隐藏的峰值在数据流中不太明显，位于主峰的肩部。隐藏的峰值不会导致数据的一阶导数发生符号变化。
1、寻找隐藏峰的残差法
残差仅仅是数据点与在数据点的x值处评估的分量峰值之和之间的y值的差异。通过以这样的方式放置峰值，使得它们的总面积等于数据的面积，通过残差揭示隐藏的峰值。
上图的数据反映了五个局部最大峰值和两个隐藏峰值。当放置五个局部最大峰值以便保存数据区域时，下图中的残差清楚地显示隐藏的峰值。
HELP22.png通过残差的信息内容查找隐藏的峰值是AutoFit菜单中AutoFit Peaks I Residuals选项背后的前提。
2、寻找隐藏峰的二阶导数方法
数据的平滑二阶导数将包含峰值位置的局部最小值。在许多情况下，在原始数据流中没有证明局部最大值的隐藏峰值在平滑的二阶导数中表现为局部最小值。
上图中显示了具有五个局部最大值和两个隐藏峰值的相同数据。平滑的二阶导数显示在下图中。注意，在二阶导数数据流中容易检测到两个隐藏峰值。
HELP23.png在平滑的二阶导数中通过最小值找到隐藏的峰值是AutoFit菜单中AutoFit Peaks II Second Derivative选项背后的前提。
3、寻找隐藏峰的反卷积方法
反卷积是一种数学过程，通常用于消除由于仪器测量系统中的缺陷而产生的峰的拖尾或变宽。当仪器的响应函数从数据中去卷积时，峰值被“搒”。一旦数据被去卷积和过滤，在原始数据流中没有证明局部最大值的隐藏峰值可以这样做。
同样，在上图中显示了具有五个局部最大峰值和两个隐藏峰值的相同数据集。下图包括对该数据的良好高斯反卷积和傅里叶域滤波。请注意，峰值确实是尖锐的，并且先前隐藏的两个峰现在清楚地证明了局部最大值。
HELP24.png在解卷积和过滤数据流中通过最大值查找隐藏峰值是AutoFit菜单中AutoFit Peaks III Deconvolution选项背后的前提。
二、卷积和反卷积
1、卷积
当不同的过程根据两个不同且独立的扩散函数扩展峰值时，所得到的峰据说由两种不同功能形式的卷积组成。卷积的数学形式由一个积分组成：
例如，许多光谱峰由“非自然”洛伦兹展宽和独立的高斯仪器展宽形成。高斯和洛伦兹的卷积是Voigt函数，这个模型比包含卷积的各个组件复杂得多。
2、卷积模型
两个不同峰函数的大多数卷积缺少卷积积分的闭合形式解。PeakFit的内置峰值函数包含三种不同的卷积模型，具有分析形式，光谱功能集中的Voigt以及色谱功能中的EMG和GMG。
卷积模型的独特之处在于拟合函数的参数直接描述卷积内的分量。这是在峰值拟合中实际发生的唯一形式的反卷积。这是一种最具吸引力的方法，因为它可以精确地解析卷积产品中的两个组件而不会引入噪声，并且可以对重叠和隐藏的峰值进行分析。
3、解卷积
解卷积本质上是卷积的消除或逆转。它通常使用傅里叶域中的离散数据来完成，并且通常用于去除仪器响应函数。反卷积的FFT形式涉及噪声的主要引入，必须使用一些有效形式的频域滤波来处理。
4、仪器响应功能
当不完美的测量仪器有助于峰展宽时，描述该效应的函数称为仪器响应函数。大多数去卷积的目标是去除乐器拖尾，以便产生搕rue信号，没有乐器失真。
5、解卷积谱或高斯乐器响应函数
大多数光谱仪器响应函数倾向于高斯形式。因此，大多数光谱峰值将由它们的“非自然”洛伦兹形式的卷积和这种高斯模糊组成。可以通过拟合Voigt模型来解决独立高斯和洛伦兹展宽。您还可以通过首先使用高斯响应函数对傅里叶域中的数据进行去卷积来消除高斯模糊。
HELP19.png“准备”菜单中的“去卷积高斯IRF”选项提供了一种自动FFT高斯反褶积程序，可用于在拟合之前消除仪器效果。
6、卷积是区域不变的
当响应函数具有单位面积时，与仪器响应函数一样，卷积是面积不变的。观察到的峰值与搕rue峰值具有相同的面积。它的宽度更大，幅度更小。如果您的唯一目标是解决区域和发射频率，则无需关注仪器效应。
上图说明了由三个重叠的Voigt函数组成的数据。所示的去卷积有效地消除了大部分高斯乐器拖尾。请注意，反卷积的结果不是三个独立的洛伦兹分量峰。相反，单个数据流在包含它的分量峰值更明显的意义上已被锐化，并且对于包括数据的每个峰值建议更大的幅度和更窄的宽度。
7、反卷积和峰值分离
然而，通过去除仪器拖尾，去卷积可以减少或消除相邻峰的重叠。因此，反卷积被认为是峰分离过程。仅当重叠足够适度以使反卷积将原始数据解析为没有峰重叠的新数据流时，峰才被分离。这与通过非线性拟合程序（PeakFit的基本功能）解决组分峰值非常不同。
8、解卷积指数检测器仪器响应函数
到达色谱检测器的物料不会立即被检测到。在许多情况下，已经用一阶或指数衰减模型很好地描述了检测器响应。与光谱学不同，仪器响应功能将信号涂抹到更高和更低的频率，色谱检测器本质上是方向性的。它可能会记录材料的时间晚于搕rue 信号，但不会更早。
在上图中，使用指数检测器响应函数对色谱峰进行了解卷积。搕rue信号由近高斯峰组成，其幅度大于原始数据中的宽度和宽度。单侧指数反卷积消除了方向拖尾，将观察到的信号移动到更大的时间。
HELP20.png“准备”菜单中的“去卷积指数IRF”选项提供了自动FFT单侧指数反卷积程序，可用于在拟合之前消除检测器响应效果。如果您可以使用这种单侧指数反褶积成功地去除大部分峰值歪斜，您可能能够拟合简单的高斯，并且您可以进一步假设这些高斯代表来自色谱分离的真实信号，得出理论量定义列性能和容量。
9、卷积模型：EMG
由于EMG（指数修正高斯）函数是高斯和指数衰减的卷积，通过将EMG模型拟合到峰值，您使用非线性拟合来实际执行此反卷积。EMG函数的参数直接产生去卷积高斯函数。尽管傅里叶域解卷积为数据增加了大量噪声并且需要大量过滤，但是通过拟合卷积模型不会产生噪声。
10、解卷积内在峰值偏斜
色谱柱可视为揷onvolution引擎，通过多个连续的数学卷积产生高斯峰形。然而，在实践中，在色谱中很少观察到对称高斯分布。部分原因是由于上一节中提到的柱外探测器响应效应。同样重要的因素是，柱内动力学中的各种非理想性也会引入峰值曲线的内在偏差。这些非理想性中的一些可被视为由于定向流动而导致具有方向性约束的峰值或者对于自然序列（例如必须在解吸之前的吸附）。
11、卷积模型：GMG
产生不对称形状的最简单形式的卷积模型是GMG（半高斯修正高斯）。它是将无约束或全高斯与定向约束或半高斯卷积的结果。
在上图中，色谱峰已经用单侧高斯去卷积。该效果类似于对指数检测器响应进行去卷积的效果。峰值宽度收缩，幅度增加，并且向早期移动。
HELP19.png“准备”菜单中的“去卷积高斯IRF”选项提供了自动FFT单侧高斯反褶积过程，可用于在拟合之前删除有序和前向不对称。如果您可以使用此单侧高斯反褶积成功消除大部分峰值歪斜，则可能适合简单的高斯分布。
通过将GMG模型拟合到峰值，您可以使用非线性拟合直接执行此反卷积。GMG函数的参数直接产生去卷积的初级高斯函数。
