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小白初入职场第一篇总结，废话比较多，求轻喷~

波谱拟合用来对某种材料或物质的谱图进行识别和分析，每种物质可以有多种成分，每种成分用component1、component2...表示，用Add another component和Remove component来控制每种成分的增加和删除，每种成分由多种原子核构成，即nuclei，用Add nucleus和Removenucleus来控制每种成分内原子核数量，每新增一个原子核，波谱就会分裂一次，谱峰数量由（1->2->4->8...）依次分裂。另外可以通过更改默认参数，改变波谱形态，成分参数中：Relative amount表示每种成分占绘图分量的百分比，百分比之和不超过100，giso用来计算分裂的中心位置，LineWidth用来控设置谱峰到谱谷的宽度，%Lorentzian表示谱峰形态，一共两种形态，高斯和洛伦兹，两者之和为100；原子核参数：No of equivalent nuclei用来改变原子核个数，如果一种成分内包含很多个一模一样的参数时，就可以通过改变这个参数实现，Nuclear spin用来改变原子核种类，Hyperfine用来设置分裂后两峰之间的宽度。

再来一张图：

每种成分数量和参数、每种成分内每种原子核数量和参数设置好后，对数据进行处理，由三种结果，卷积、积分、二重积分，那就来看看数据的处理逻辑吧~

从数据流角度，主要进行三步处理：数据->数据裂变->光谱计算->绘图，左边是算法实现所需的参数、右边是对数据及每个步骤的描述。

代码实现

遇到一个坑，一开始写demo的时候用的vue+Ant design of vue，在select等其他组件的使用上都是正常的，但是在input number中就很变态了，给input number绑定的change事件，用户在输入两位以上数据的时候，change事件会触发两次！！！想避免这个问题，于是用blur事件，问题又来了，因为这个页面中组件的生成和删除需要动态渲染，并且根据前面的介绍很容易知道组件的渲染是有两层结构的，那么在用户进行点击或输入操作的时候，就需要传递一个参数（用来定位是哪个component以及每个component下面对应的某一个nucle等等），能力有限( ╯□╰ )目前我没有找到解决办法，于是转elementUI框架。

组件的动态渲染用了一个比较巧妙的办法，一开始我打算用render来写，后来从部门大神那里学到通过遍历列表进行渲染，脑子之间还是有差距的。。。

<div v-for="(Con, i) in componentList" :key="Con[i]"><strong>Component {{i+1}}.</div>

同理原子核的动态渲染也是这么实现的：

<div v-for="(li, j) in nucleusList[i]" :key="li[j]">{{j+1}}. No of equivalent nuclei:</div>

然后每次增加和删除只需要操作数组列表的长度即可~

各参数的绑定：component中参数均使用一维数组，chenge事件需传递一维数组的下标，component内的nucleui均使用二维数组，change事件需传递二维数组的下标。

以上介绍参数定义，接下来是数据处理：

// 首先计算裂变数据stickspectrum (w) { // console.log('组件信息', w) const stick = new Array(2) // 返回包含stick[0]的stick光谱数组，stick[1]是位置 stick[0] = new Array()// 光谱强度 stick[1] = new Array()// 光谱位置 stick[1][0] = this.h * this.frequency / (this.r[w].g * this.mu) for (var j = 0; j < this.r[w].equiv.length; j++) { // console.log('stick[0].length', stick[0].length) //分裂后的光谱数据长度 for (var i = stick[0].length - 1; i >= 0; i--) { stick[0][i] /= Math.pow((2 * this.r[w].spin[j] + 1), this.r[w].equiv[j]) stick[1][i] -= this.r[w].equiv[j] * this.r[w].spin[j] * this.r[w].hfc[j] for (var k = 0; k < 2 * this.r[w].equiv[j] * this.r[w].spin[j]; k++) { stick[1].splice(i + k + 1, 0, stick[1][i] + this.r[w].hfc[j] * (k + 1)) stick[0].splice(i + k + 1, 0, 0) } for (var k = 0; k < this.r[w].equiv[j]; k++) { for (var m = i + 2 * this.r[w].spin[j] * k; m >= i; m--) { for (var ii = 0; ii < 2 * this.r[w].spin[j]; ii++) { stick[0][m + ii + 1] += stick[0][m] } } } } } return stick },// 再对裂变后的数据进行光谱计算spectrum (stick) { let xmin = Infinity; let xmax = 0 for (var k = 0; k < this.r.length; k++) { xmin = Math.min(Math.min.apply(Math, stick[k][1]) - 10 * this.r[k].width, xmin) xmax = Math.max(Math.max.apply(Math, stick[k][1]) + 10 * this.r[k].width, xmax) } const tmp = xmax - xmin xmax += tmp * 0.05 xmin -= tmp * 0.05 const step = (xmax - xmin) / (this.No_integers - 1) for (let i = 0; i < this.No_integers; i++) { this.XY[0][i][0] = xmin + step * i this.XY[0][i][1] = 0 this.XYint[0][i][0] = this.XY[0][i][0] this.XYint[0][i][1] = 0 this.XYdoubleint[0][i][0] = this.XY[0][i][0] this.XYdoubleint[0][i][1] = 0 } for (let k = 0; k < this.r.length; k++) { // 分量累加 const sticks = new Array(this.No_integers) for (var i = 0; i < stick[k][0].length; i++) { var j = Math.round((stick[k][1][i] - xmin) / step) sticks[j] = sticks[j] ? sticks[j] + stick[k][0][i] : stick[k][0][i] } const tmp = new Array(this.No_integers)// 第一种光谱绘图位置数据 let ind = 0 for (var i = 0; i < this.No_integers; i++) { if (sticks[i]) { // 建立峰值索引——sticks[i]===1即峰值所在。 tmp[ind] = i ind++ } } const tmpint = new Array(this.No_integers) // 用来保存每个分量的积分 const tmpdoubleint = new Array(this.No_integers) // 用来保存每个分量的二重积分 for (var i = 0; i < this.No_integers; i++) tmpint[i] = 0 tmpdoubleint[0] = 0 const rwid = Number(this.r[k].width) const rwid2 = Math.pow(rwid, 2) const lortmp = Number(this.r[k].percent) * Number(this.r[k].lor) / 100 * Math.sqrt(3) / Math.PI // 洛伦兹线乘积 const gaustmp = Number(this.r[k].percent) * (100 - Number(this.r[k].lor)) / 100 * Math.sqrt(2 / Math.PI) // 高斯线乘法器 for (let i = 0; i < this.No_integers; i++) { for (let j = 0; j < ind; j++) { const delta = this.XY[0][i][0] - this.XY[0][tmp[j]][0] const delta2 = Math.pow(delta, 2) if ((rwid > step && Math.abs(-0.5 * rwid - delta) < 0.5 * step) || (rwid < step && -0.5 * rwid - delta > 0 && -0.5 * rwid - delta < step)) { this.XY[0][i][1] += sticks[tmp[j]] * (lortmp * 0.5 / rwid2 + gaustmp * 2 / Math.sqrt(Math.E) / rwid2) } else if ((rwid > step && Math.abs(0.5 * rwid - delta) < 0.5 * step) || (rwid < step && delta - 0.5 * rwid > 0 && delta - 0.5 * rwid < step)) { this.XY[0][i][1] -= sticks[tmp[j]] * (lortmp * 0.5 / rwid2 + gaustmp * 2 / Math.sqrt(Math.E) / rwid2) } else { this.XY[0][i][1] += sticks[tmp[j]] * (gaustmp * (-4) / rwid / rwid2 * delta * Math.exp(-2 * delta2 / rwid2) + lortmp * (-delta) * rwid / Math.pow((delta2 + 3 / 4 * rwid2), 2)) // 其他情况下的正常计算，高斯+洛伦兹 } this.dataarray = [this.XY, this.XYint, this.XYdoubleint] tmpint[i] += sticks[tmp[j]] * (gaustmp * Math.exp(-2 * delta2 / rwid2) / rwid + lortmp / 2 / rwid / (0.75 + delta2 / rwid2)) // 高斯+洛伦兹积分-明确计算以避免积分误差 } } for (let j = 1; j < this.No_integers; j++) { tmpdoubleint[j] = tmpdoubleint[j - 1] + step * (tmpint[j] + tmpint[j - 1]) / 2 } // 二重积分 // console.log('二重积分', tmpdoubleint) const mm = tmpdoubleint[this.No_integers - 1] / Number(this.r[k].percent) // 有多少积分高于理论(只发生在非常尖锐的线) for (let j = 1; j < this.No_integers; j++) { this.XYdoubleint[0][j][1] += mm > 1 ? tmpdoubleint[j] / mm : tmpdoubleint[j] // 第三种频谱数据 如果二重积分高于理论，将其标准化 this.XYint[0][j][1] += tmpint[j] // 第二种频谱数据 } } // console.log('XYint', this.XYint[0]) },

计算完成的光谱，返回三种数据XY、XYint、XYdouble，然后就是绘图~

到此这篇关于如何利用vue实现波谱拟合的文章就介绍到这了,更多相关vue实现波谱拟合内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！