如何利用vue实现波谱拟合详解

网络编程 2024/12/22 佚名

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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Remove nucleus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~

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