如何利用vue實現(xiàn)波譜擬合詳解

更新時間：2020年11月05日 14:28:00 作者：檸檬有點萌

這篇文章主要給大家介紹了關于如何利用vue實現(xiàn)波譜擬合的相關資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

主頁面-功能介紹

小白初入職場第一篇總結，廢話比較多，求輕噴~

波譜擬合用來對某種材料或物質(zhì)的譜圖進行識別和分析，每種物質(zhì)可以有多種成分，每種成分用component1、component2...表示，用Add another component和Remove component來控制每種成分的增加和刪除，每種成分由多種原子核構成，即nuclei，用Add nucleus和Remove nucleus來控制每種成分內(nèi)原子核數(shù)量，每新增一個原子核，波譜就會分裂一次，譜峰數(shù)量由（1->2->4->8...）依次分裂。另外可以通過更改默認參數(shù)，改變波譜形態(tài)，成分參數(shù)中：Relative amount表示每種成分占繪圖分量的百分比，百分比之和不超過100，giso用來計算分裂的中心位置，LineWidth用來控設置譜峰到譜谷的寬度，%Lorentzian表示譜峰形態(tài)，一共兩種形態(tài)，高斯和洛倫茲，兩者之和為100；原子核參數(shù)：No of equivalent nuclei用來改變原子核個數(shù)，如果一種成分內(nèi)包含很多個一模一樣的參數(shù)時，就可以通過改變這個參數(shù)實現(xiàn)，Nuclear spin用來改變原子核種類，Hyperfine用來設置分裂后兩峰之間的寬度。

再來一張圖：

每種成分數(shù)量和參數(shù)、每種成分內(nèi)每種原子核數(shù)量和參數(shù)設置好后，對數(shù)據(jù)進行處理，由三種結果，卷積、積分、二重積分，那就來看看數(shù)據(jù)的處理邏輯吧~

從數(shù)據(jù)流角度，主要進行三步處理：數(shù)據(jù)->數(shù)據(jù)裂變->光譜計算->繪圖，左邊是算法實現(xiàn)所需的參數(shù)、右邊是對數(shù)據(jù)及每個步驟的描述。

代碼實現(xiàn)

遇到一個坑，一開始寫demo的時候用的vue+Ant design of vue，在select等其他組件的使用上都是正常的，但是在input number中就很變態(tài)了，給input number綁定的change事件，用戶在輸入兩位以上數(shù)據(jù)的時候，change事件會觸發(fā)兩次?。?！想避免這個問題，于是用blur事件，問題又來了，因為這個頁面中組件的生成和刪除需要動態(tài)渲染，并且根據(jù)前面的介紹很容易知道組件的渲染是有兩層結構的，那么在用戶進行點擊或輸入操作的時候，就需要傳遞一個參數(shù)（用來定位是哪個component以及每個component下面對應的某一個nucle等等），能力有限( ╯□╰ )目前我沒有找到解決辦法，于是轉(zhuǎn)elementUI框架。

組件的動態(tài)渲染用了一個比較巧妙的辦法，一開始我打算用render來寫，后來從部門大神那里學到通過遍歷列表進行渲染，腦子之間還是有差距的。。。

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

同理原子核的動態(tài)渲染也是這么實現(xiàn)的：

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

然后每次增加和刪除只需要操作數(shù)組列表的長度即可~

各參數(shù)的綁定：component中參數(shù)均使用一維數(shù)組，chenge事件需傳遞一維數(shù)組的下標，component內(nèi)的nucleui均使用二維數(shù)組，change事件需傳遞二維數(shù)組的下標。

以上介紹參數(shù)定義，接下來是數(shù)據(jù)處理：

// 首先計算裂變數(shù)據(jù)
stickspectrum (w) {
   // console.log('組件信息', w)
   const stick = new Array(2) // 返回包含stick[0]的stick光譜數(shù)組，stick[1]是位置
   stick[0] = new Array()// 光譜強度
   stick[1] = new Array()// 光譜位置
   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) //分裂后的光譜數(shù)據(jù)長度
    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
  },

// 再對裂變后的數(shù)據(jù)進行光譜計算
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)// 第一種光譜繪圖位置數(shù)據(jù)
    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) // 用來保存每個分量的積分
    const tmpdoubleint = new Array(this.No_integers) // 用來保存每個分量的二重積分
    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 // 洛倫茲線乘積
    const gaustmp = Number(this.r[k].percent) * (100 - Number(this.r[k].lor)) / 100 * Math.sqrt(2 / Math.PI) // 高斯線乘法器

    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)) // 其他情況下的正常計算，高斯+洛倫茲
      }
      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+洛倫茲積分-明確計算以避免積分誤差
     }
    }
    for (let j = 1; j < this.No_integers; j++) {
     tmpdoubleint[j] = tmpdoubleint[j - 1] + step * (tmpint[j] + tmpint[j - 1]) / 2
    } // 二重積分
    // console.log('二重積分', tmpdoubleint)

    const mm = tmpdoubleint[this.No_integers - 1] / Number(this.r[k].percent) // 有多少積分高于理論(只發(fā)生在非常尖銳的線)
    for (let j = 1; j < this.No_integers; j++) {
     this.XYdoubleint[0][j][1] += mm > 1 ? tmpdoubleint[j] / mm : tmpdoubleint[j] // 第三種頻譜數(shù)據(jù) 如果二重積分高于理論，將其標準化
     this.XYint[0][j][1] += tmpint[j] // 第二種頻譜數(shù)據(jù)
    }
   }
   // console.log('XYint', this.XYint[0])
  },

計算完成的光譜，返回三種數(shù)據(jù)XY、XYint、XYdouble，然后就是繪圖~

到此這篇關于如何利用vue實現(xiàn)波譜擬合的文章就介紹到這了,更多相關vue實現(xiàn)波譜擬合內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！