用IDL拟合一个高斯函数加voigt函数

以下是一个用IDL拟合高斯函数和Voigt函数的示例代码：

; 生成模拟数据
x = findgen(100)/100.0
y = exp(-(x-0.5)^2/0.05^2) + 0.1*exp(-(x-0.8)^2/0.02^2)

; 定义高斯函数和Voigt函数模型
gauss = {a_g, x0_g, sigma_g, x} & exp(-(x-x0_g)^2/(2*sigma_g^2))*a_g
voigt = {a_v, x0_v, sigma_v, gamma_v, x} & a_v*voigtprofile(x-x0_v, sigma_v, gamma_v)

; 定义拟合函数
model = {a_g, x0_g, sigma_g, a_v, x0_v, sigma_v, gamma_v, x} & gauss(a_g, x0_g, sigma_g, x) + voigt(a_v, x0_v, sigma_v, gamma_v, x)

; 定义拟合参数的初始值
params = [1.0, 0.5, 0.1, 0.1, 0.8, 0.01, 0.01]

; 进行拟合
fitresult = mpfit(model, params, x, y)

; 绘制拟合结果
plot, x, y, color='blue', linestyle='steps'
oplot, x, model(fitresult.params, x), color='red', linestyle='solid'

在上面的代码中，我们首先生成了一个包含高斯和Voigt函数的模拟数据。然后，我们使用mpfit函数对模型进行了拟合，并将拟合结果绘制出来。

需要注意的是，mpfit函数需要在IDL中安装mpfit库才能使用。如果您的IDL没有安装此库，请先安装mpfit库。