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スペクトルの Fitting について
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＃1です。 ◇弾性散乱が主要因です。 お問い合わせの参考資料として、下記HPのNo.1679 ＸＰＳにおいて発生分布の非対称に与える弾性散乱効果の検討 佐藤 仁美、田中 彰博、一村 信吾、城 昌利、田沼 繁夫、吉原 一紘 などは kuwamanmaさんのご希望に添える回答として如何でしょうか？ 実際、XPS分析にて波形分離すると非対称性入力項がありますネ。 PS;これから出張なので、暫く回答出来ませんが申し訳ございません。
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- First_Noel
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お教え頂き，有難う御座いました． やはり異なっていたのですね．．．係る広がりも異なっていたかも知れません．． 私，勉強になりました． 以下，一般論のみとなります． ＞どちらかが著しく小さい値になっていたような… ＞あれにはどういう意味があるのでしょうか？ その場合は小さい方の影響は非常に小さいか，無視してもいいくらいではと思います． ガウス幅ｗｇ，ローレンツ幅ｗｌとして，フォークト幅ｗｖは， ｗｖ＝ ｗｌ／２ ＋ √（ｗｌ＊ｗｌ／４ ＋ ｗｇ＊ｗｇ） となりますが，ｗｖ自体には物理的な意味はないと思います．
お礼
回答ありがとうございます ピークの幅、位置 それぞれに物理的解釈を付与しなければ せっかく測定した実験データが 台無しになってしまいますね… とりあえず 今はガウス関数を用いて一通り 実験データのスペクトルをフィットしているので 後でVoigt関数を使ってフィットしてみたいと思います 補足にまで答えていただき ありがとうございました
- First_Noel
- ベストアンサー率31% (508/1597)
ＸＰＳとは何か知らず，分光器で発光分光，レーザーで吸収分光しか経験ありませんが，蛇足まで．．． フィッティングでガウシアンでうまく行かなそうなときは， Ｖｏｉｇｔ関数でフィッティングしていました． 原子種によっては，Ｓｔａｒｋ広がりとか圧力広がりでローレンツ幅が混入して来ますが， Ｖｏｉｇｔフィットすれば，ガウス幅とローレンツ幅は分離できますので． バックグラウンドですが，明らかに斜めになっているときは，１次関数を重ねました． 重み付けですが，ＣＣＤ検出器で観測する多くの場合，ポアソン分布に従うとして， 強度の√を重率としました． ＸＰＳと無関係でしたらゴメンナサイ．
補足
いえいえ、ありがとうございます XPS(X線光電子分光法)は光電効果を利用して、 X線を入射することで放出される光電子を 検出して電子状態を調べるものです 理論などの深い知識はないので はっきりとしたことは言えませんが 励起状態から緩和状態に電子が落ち込むときに 放出されたX線を検出するXES(X線発光分光法)との相関はあり 似ている形のスペクトルが得られます ピークを増やしたり、Voigt関数を用いてフィットするにあたって 考えるれる因子は異なるとは思いますが… ところでVogit関数でフィットした時、 Gauss幅とLorentz幅が分離できるとはどういうことですか たしかに幅のパラメーターが２つ現れるのですが どちらかが著しく小さい値になっていたような… あれにはどういう意味があるのでしょうか？ ピーク全体の幅はを知るには どうすればよいのでしょうか？
- akuz
- ベストアンサー率66% (18/27)
カープフィッティングの件は、私も悩んだ経験あります。 そのとき得た、エッセンスのみご紹介します。 ◇波形分離のポイント！ 1.カープフィッティングの基本は、ガウス分布を使う。 ローレンス分布は、最終手段。 2.波形分離は、必要最小限の数で行なう。 3.波形分離は、原波形の裾野と合成波形が一致するように ピーク位置、ピーク高さ、半値幅を決める。 半値幅は概ね 1.8eV近傍であるが、ズレる場合もある。 4.原波形の裾野とピーク合成波形が合わない場合、新たなピーク存在を考える。 例)SiO2の場合、SiOの存在。 上記でもおかしい場合には、初心に返り再確認。 ◇初心に返り再確認。（測定が正常ないか？） 1.試料は帯電していないか？ 繰返測定では注意必要。 毎回ピーク位置を確認出来るモードにて測定する。 2.経時変化試料ではないか？ 3.測定回数（S/N比）は適当か？ 波形が粗いデータを無理してスムージングしていないか？ 上記は XPSをやり始めた17～10年前にかけて、XPS メーカ－５社 並びに分析研究者、計約40名の方へ同一質問を繰り返して 私なりにまとめた結論です。 以 上
補足
御指導ありがとうございます 早速フィットしてみます あと1つ、もしよろしければ教えてください 理論を大して理解していない僕が こんなことを言うのもおこがましいのですが 論文のXPSスペクトルを見て どうも非対称なピークにしか見えないモノも多く 論文では実験に基づいたデータに関する ピークの幅やエリアについて 述べられてるモノは少ない (というか見たことがない…) と感じるのですが ピークフィットに関して細部まで (バックグラウンド,用いた関数など…) 述べられている論文などご存知でしたら 教えてください
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