Escrevi um codigo bem util para ajuste de duas gaussianas em um conjunto de dados XY em Python. Como não achei nada parecido na internet (que não esteja incluido em uma biblioteca maior), resolvi postar.
É baseado no metodo de ajuste não-linear Levenberg-Marquardt (com algumas mudanças), uma delas é um fator aleatorio que serve para escapar dos minimos locais.
A,x0,s,m = gauss_non_linear( data_x, data_y, max_inter=40)
where fit parameters is : y(x) = A*Exp( ((x-x0)^2)/( 2* s^2) ) +m
A1,x1,s1, A2,x2,s2,m= two_gauss_non_linear(data_x,data_y,max_inter=40 )
y(x) = A1*Exp( ((x-x1)^2)/( 2* s1^2) ) +A2*Exp( ((x-x2)^2)/( 2* s2^2) ) +m
Obs: Require Numeric Python (numpy)
Link : nonlinear_gaussian_fit.pdf
