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我想檢查一個核磁共振的幽靈，並使用高斯總和作出特定峯的最佳擬合。用下面的代碼可以將兩個高斯函數擬合到峯值，但是它能夠很容易地推廣到n個高斯分佈？峯分解
freq <- seq(100, 200, 0.1)
signal <- 3.5*exp(-(freq-130)^2/50) + 0.2 + 1.5*exp(-(freq-120)^2/10)
simsignal <- rpois(length(signal), 100*signal) + rnorm(length(signal))
plot(freq, simsignal)
res <- nls(simsignal ~ bg + h1 * exp(-((freq - m1)/s1)^2) + h2 * exp(-((freq - m2)/s2)^2),
start=c(bg = 4, h1 = 300, m1 = 128, s1 = 6, h2 = 200, m2 = 122, s2 = 4), trace=T)
lines(freq, predict(res, freq), col='red')
另一個願望是每個gaussians對原始峯值的貢獻的可視化，例如，高斯人應該並排繪製（而不是像上面那樣繪製他們的總和）。要解決這個問題