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„pulse_comb=pulse1_hist+pulse1_5_hist+pulse0_3_hist „Display root:pulse_comb „Display root:Pulse1_Hist „Display root:Pulse1_5_Hist „duplicate pulse1_hist pulse_hist_comb „pulse_hist_comb = pulse_hist_comb+pulse1_5_hist+pulse0_3_hist „Display root:pulse_hist_comb „Make/N=4000/O Pulse2_5_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse2_5,Pulse2_5_Hist „Make/N=4000/O Pulse2_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse2,Pulse2_Hist „Make/N=4000/O Pulse3_5_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse3_5,Pulse3_5_Hist „Make/N=4000/O Pulse3_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse3,Pulse3_Hist „Make/N=4000/O Pulse4_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse4,Pulse4_Hist „Make/N=4000/O Pulse5_64_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse5_64,Pulse5_64_Hist „Make/N=4000/O Pulse6_5_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse6_5,Pulse6_5_Hist „Make/N=4000/O Pulse6_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={-32000,16,4000} Pulse6,Pulse6_Hist „pulse_hist_comb=pulse_hist_comb + pulse2_5_hist + pulse2_hist + pulse3_5_hist + pulse3_hist + pulse4_hist + pulse5_64_hist + pulse6_5_hist + pulse6_hist „ShowInfo „Peaks(1) „ModifyGraph mode=6 „print sum(pulse_hist_comb,Pcsr(A),Pcsr(B)) 3 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 gauss pulse_hist_comb[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[258,301] fit_pulse_hist_comb= W_coef[0]+W_coef[1]*exp(-((x-W_coef[2])/W_coef[3])^2) W_coef={2.8857,111.88,-27510,142.24} V_chisq= 1592.67;V_npnts= 44;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 258;V_endRow= 301; W_sigma={1.91,2.69,2.4,4.8} Coefficient values ± one standard deviation y0 =2.8857 ± 1.91 A =111.88 ± 2.69 x0 =-27510 ± 2.4 width =142.24 ± 4.8 „duplicate pulse_hist_comb weight_adc_pulse_comb „weight_adc_pulse_comb = sqrt(weight_adc_pulse_comb) „FitPeaks(pulse_comb_hist,weight_adc_pulse_comb,1) Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_comb_Hist[233,333] fit_pulse_comb_Hist= SingleGauss(Coef_0,x) Coef_0={-0.0029996,-80.185,676.38,-27671,63.144} V_chisq= 23.9288;V_npnts= 54;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 233;V_endRow= 333; W_sigma={0.000534,14.7,455,49.5,37.9} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.0029996 ± 0.000534 w_1 =-80.185 ± 14.7 w_2 =676.38 ± 455 w_3 =-27671 ± 49.5 w_4 =63.144 ± 37.9 „FitPeaks(pulse_comb_hist,weight_adc_pulse_comb,1) Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_comb_Hist[233,333] fit_pulse_comb_Hist= SingleGauss(Coef_0,x) Coef_0={-0.0029996,-80.185,676.38,-27671,63.144} V_chisq= 23.9288;V_npnts= 54;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 233;V_endRow= 333; W_sigma={0.000534,14.7,455,49.5,37.9} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.0029996 ± 0.000534 w_1 =-80.185 ± 14.7 w_2 =676.38 ± 455 w_3 =-27671 ± 49.5 w_4 =63.144 ± 37.9 „TextBox/K/N=CF_pulse_hist_comb „FitPeaks(pulse_hist_comb,weight_adc_pulse_comb,1) Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[233,333] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_0,x) Coef_0={-6.2086e-005,-0.49618,28779,-27507,104.07} V_chisq= 41.9097;V_npnts= 54;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 233;V_endRow= 333; W_sigma={0.000529,14.6,712,2.59,2.17} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-6.2086e-005 ± 0.000529 w_1 =-0.49618 ± 14.6 w_2 =28779 ± 712 w_3 =-27507 ± 2.59 w_4 =104.07 ± 2.17 „FitPeaks(pulse_hist_comb,weight_adc_pulse_comb,1) Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[233,333] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_0,x) Coef_0={-6.2086e-005,-0.49618,28779,-27507,104.07} V_chisq= 41.9097;V_npnts= 54;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 233;V_endRow= 333; W_sigma={0.000529,14.6,712,2.59,2.17} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-6.2086e-005 ± 0.000529 w_1 =-0.49618 ± 14.6 w_2 =28779 ± 712 w_3 =-27507 ± 2.59 w_4 =104.07 ± 2.17 „FitPeaks(pulse_hist_comb,weight_adc_pulse_comb,1) Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[233,333] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_0,x) Coef_0={-6.2086e-005,-0.49618,28779,-27507,104.07} V_chisq= 41.9097;V_npnts= 54;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 233;V_endRow= 333; W_sigma={0.000529,14.6,712,2.59,2.17} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-6.2086e-005 ± 0.000529 w_1 =-0.49618 ± 14.6 w_2 =28779 ± 712 w_3 =-27507 ± 2.59 w_4 =104.07 ± 2.17 „SetAxis/A „Peaks(11) „FitPeaks(pulse_hist_comb,weight_adc_pulse_comb,11) Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[233,333] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_0,x) Coef_0={-6.1714e-005,-0.48563,28779,-27507,104.06} V_chisq= 41.9097;V_npnts= 54;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 233;V_endRow= 333; W_sigma={0.000529,14.6,712,2.59,2.17} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-6.1714e-005 ± 0.000529 w_1 =-0.48563 ± 14.6 w_2 =28779 ± 712 w_3 =-27507 ± 2.59 w_4 =104.06 ± 2.17 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[625,725] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_1,x) Coef_1={8.1109e-005,2.0377,29908,-21141,106.85} V_chisq= 44.197;V_npnts= 50;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 625;V_endRow= 725; W_sigma={0.000645,13.6,737,2.62,2.14} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =8.1109e-005 ± 0.000645 w_1 =2.0377 ± 13.6 w_2 =29908 ± 737 w_3 =-21141 ± 2.62 w_4 =106.85 ± 2.14 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[910,1010] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_2,x) Coef_2={0.00024845,4.8658,29664,-16619,103.79} V_chisq= 48.0122;V_npnts= 48;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 910;V_endRow= 1010; W_sigma={0.00062,10.4,733,2.55,2.09} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.00024845 ± 0.00062 w_1 =4.8658 ± 10.4 w_2 =29664 ± 733 w_3 =-16619 ± 2.55 w_4 =103.79 ± 2.09 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[1195,1295] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_3,x) Coef_3={-0.00020414,-1.7815,29698,-12037,101.91} V_chisq= 29.7416;V_npnts= 52;V_numNaNs= 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standard deviation w_0 =8.2952e-005 ± 0.000709 w_1 =0.85243 ± 2.13 w_2 =28716 ± 732 w_3 =-2946.3 ± 2.66 w_4 =105.67 ± 2.26 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[2040,2140] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_6,x) Coef_6={6.7169e-005,0.60305,29706,1502.1,99.426} V_chisq= 52.3578;V_npnts= 56;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2040;V_endRow= 2140; W_sigma={0.00043,0.728,716,2.42,1.81} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =6.7169e-005 ± 0.00043 w_1 =0.60305 ± 0.728 w_2 =29706 ± 716 w_3 =1502.1 ± 2.42 w_4 =99.426 ± 1.81 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[2330,2430] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_7,x) Coef_7={-0.00010348,1.5615,29689,6130.9,103.76} V_chisq= 44.7787;V_npnts= 62;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2330;V_endRow= 2430; W_sigma={0.000377,2.29,716,2.53,1.99} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.00010348 ± 0.000377 w_1 =1.5615 ± 2.29 w_2 =29689 ± 716 w_3 =6130.9 ± 2.53 w_4 =103.76 ± 1.99 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[3100,3500] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_8,x) Coef_8={-0.0014569,35.327,2.3784e+005,20988,123.37} V_chisq= 2388.68;V_npnts= 268;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 3100;V_endRow= 3500; W_sigma={7.76e-05,1.61,1.97e+03,1.05,0.817} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.0014569 ± 7.76e-005 w_1 =35.327 ± 1.61 w_2 =2.3784e+005 ± 1.97e+003 w_3 =20988 ± 1.05 w_4 =123.37 ± 0.817 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[3465,3565] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_9,x) Coef_9={-4.6197e-005,1.8864,29389,24252,104.06} V_chisq= 36.1627;V_npnts= 45;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 3465;V_endRow= 3565; W_sigma={0.00101,24.2,753,2.63,2.37} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-4.6197e-005 ± 0.00101 w_1 =1.8864 ± 24.2 w_2 =29389 ± 753 w_3 =24252 ± 2.63 w_4 =104.06 ± 2.37 Fit converged properly Curve fit with data subrange: pulse_hist_comb[3750,3850] fit_pulse_hist_comb= SingleGauss(Coef_10,x) Coef_10={-0.0008207,23.487,29052,28785,102.14} V_chisq= 44.3369;V_npnts= 43;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 3750;V_endRow= 3850; W_sigma={0.00122,34.9,778,2.65,2.38} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.0008207 ± 0.00122 w_1 =23.487 ± 34.9 w_2 =29052 ± 778 w_3 =28785 ± 2.65 w_4 =102.14 ± 2.38 „FitResults(11) „Edit „Rename wave0,'Known keV'; „Rename wave0,'ADC Peaks'; „Display 'Known keV' vs 'ADC Peaks' „ModifyGraph mode=3 „Rename wave0,'ADC Sigma'; „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 line 'Known keV' /X='ADC Peaks' /W='ADC Sigma' /I=1 /D 'fit_Known keV'= W_coef[0]+W_coef[1]*x W_coef={3.3282,0.00011015} V_chisq= 1.46156e-005;V_npnts= 11;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 0;V_endRow= 10;V_q= 1;V_Rab= -0.319582; V_Pr= 0.954847; W_sigma={0.677,3.59e-05} Coefficient values ± one standard deviation a =3.3282 ± 0.677 b =0.00011015 ± 3.59e-005 „Rename wave0,'A and B'; „Rename wave1,'Sigma A and B'; Delimited text load from "20130226_Am241_al07.txt" LoadWave is unable to find column names on line 0 Data length: 4200, waves: AL07 Delimited text load from "20130226_Am241_ni.txt" LoadWave is unable to find column names on line 0 Data length: 3450, waves: Ni Delimited text load from "20130226_Am241_Ni2.txt" LoadWave is unable to find column names on line 0 Data length: 3060, waves: Ni2 General text load from "20130226_Am241_sn.txt" LoadWave is unable to find column names on line 0 Data length: 3060, waves: Sn „duplicate AL07 AL_kev „duplicate Ni Ni_kev „duplicate Ni2 Ni2_kev „duplicate Sn Sn_kev „Al_kev = al07*0.00011015+3.3282 „ni_kev=ni*0.00011015+3.3282 „ni2_kev=ni2*0.00011015+3.3282 „sn_kev=sn*0.00011015+3.3282 „Make/N=4000/O AL_kev_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={0,0.5,4000} AL_kev,AL_kev_Hist „Display root:AL_kev_Hist „Make/N=4000/O AL_kev_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={0,0.002,4000} AL_kev,AL_kev_Hist „Make/N=4000/O Ni_kev_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={0,0.002,4000} Ni_kev,Ni_kev_Hist „Make/N=4000/O Ni2_kev_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={0,0.002,4000} Ni2_kev,Ni2_kev_Hist „Make/N=4000/O Sn_kev_Hist;DelayUpdate „Histogram/N/B={0,0.002,4000} Sn_kev,Sn_kev_Hist „Display root:Ni_kev_Hist „Display root:Ni2_kev_Hist „Display root:Sn_kev_Hist „ModifyGraph rgb=(0,0,65280) „AppendToGraph Ni2_kev_Hist „AppendToGraph AL_kev_Hist „AppendToGraph Sn_kev „RemoveFromGraph Sn_kev „ModifyGraph rgb(AL_kev_Hist)=(0,0,0) „AppendToGraph Sn_kev_Hist „ModifyGraph rgb(Sn_kev_Hist)=(34816,34816,34816) „SetAxis/A „ShowInfo „ModifyGraph rgb(Sn_kev_Hist)=(39168,0,15616) „ModifyGraph rgb(Sn_kev_Hist)=(0,34816,52224) „Edit 'Known keV','ADC Peaks','ADC Sigma','A and B' as "Known Energy vs ADC";DelayUpdate „AppendToTable 'Sigma A and B' „fitresults("ADCFitResults",11) „fitresults("ADC Fit Results",11) „display ni_kev_hist „ShowInfo „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,.1,34,4.95,.07,.1} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,.1,34,4.95,.07,.1} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „ModifyGraph rgb(fit_Ni_kev_Hist)=(0,0,65280) „Make/D/N=5/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,.1,34,4.95,.07} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 SingleGauss W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2197,2598] fit_Ni_kev_Hist= SingleGauss(W_coef,x) W_coef={-2.5915,14.435,36.583,4.9611,0.050541} V_chisq= 5628.08;V_npnts= 402;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2197;V_endRow= 2598; W_sigma={0.952,4.49,0.728,0.00112,0.00128} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-2.5915 ± 0.952 w_1 =14.435 ± 4.49 w_2 =36.583 ± 0.728 w_3 =4.9611 ± 0.00112 w_4 =0.050541 ± 0.00128 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-2,14,36,4.96,0.05,.06} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2598] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.9274e+005,-9.2508e+005,10.364,-100.17,-92.076,-209.83} V_chisq= 7.98352e+011;V_npnts= 401;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2598; W_sigma={9.64e+03,4.99e+04,6.23e+03,1.87e+04,6.78e+06,9.25e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.9274e+005 ± 9.64e+003 w_1 =-9.2508e+005 ± 4.99e+004 w_2 =10.364 ± 6.23e+003 w_3 =-100.17 ± 1.87e+004 w_4 =-92.076 ± 6.78e+006 w_5 =-209.83 ± 9.25e+003 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-2,14,36,4.96,0.05,.06} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.06} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.5812e-005,15.546,7.4979,26.108} V_chisq= 7322.55;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={0.0163,2.78e+03,861,5.51e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.5812e-005 ± 0.0163 w_1 =15.546 ± 2.78e+003 w_2 =7.4979 ± 861 w_3 =26.108 ± 5.51e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.2} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={2.5518e-024,4.8856,0.035678,0.089306} V_chisq= 7968.68;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={9.55e-20,2.08e+03,774,3.85e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =2.5518e-024 ± 9.55e-020 w_1 =4.8856 ± 2.08e+003 w_2 =0.035678 ± 774 w_3 =0.089306 ± 3.85e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.0319e-013,5.0342,0.10009,0.30466} V_chisq= 7978.8;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={7.13e-09,1.91e+04,6.33e+03,3.87e+04} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.0319e-013 ± 7.13e-009 w_1 =5.0342 ± 1.91e+004 w_2 =0.10009 ± 6.33e+003 w_3 =0.30466 ± 3.87e+004 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4625,4.4408,0.048152,0.0063898} V_chisq= 977.452;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={0.24,34.6,261,69.2} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4625 ± 0.24 w_1 =4.4408 ± 34.6 w_2 =0.048152 ± 261 w_3 =0.0063898 ± 69.2 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.06} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.5812e-005,15.546,7.4979,26.108} V_chisq= 7322.55;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={0.0163,2.78e+03,861,5.51e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.5812e-005 ± 0.0163 w_1 =15.546 ± 2.78e+003 w_2 =7.4979 ± 861 w_3 =26.108 ± 5.51e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4628,4.4432,0.063252,0.011031} V_chisq= 977.451;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={0.24,31.9,183,63.7} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4628 ± 0.24 w_1 =4.4432 ± 31.9 w_2 =0.063252 ± 183 w_3 =0.011031 ± 63.7 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.4,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4625,4.4408,0.047929,0.006332} V_chisq= 977.451;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={0.239,25.2,190,50.3} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4625 ± 0.239 w_1 =4.4408 ± 25.2 w_2 =0.047929 ± 190 w_3 =0.006332 ± 50.3 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {2,1,34,4.96,0.05,0.006} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2450] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.408,4.4144,0.039459,0.0038464} V_chisq= 1414.54;V_npnts= 253;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2450; W_sigma={0.331,30.8,316,61.6} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.408 ± 0.331 w_1 =4.4144 ± 30.8 w_2 =0.039459 ± 316 w_3 =0.0038464 ± 61.6 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2198,2579] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.248,4.9637,0.049637,-0.046639} V_chisq= 5788.74;V_npnts= 382;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2198;V_endRow= 2579; W_sigma={0.74,0.00125,0.00139,0.00248} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.248 ± 0.74 w_1 =4.9637 ± 0.00125 w_2 =0.049637 ± 0.00139 w_3 =-0.046639 ± 0.00248 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2190,2579] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={19.667,-3.0774,13.356,-1.5255} V_chisq= 36070.7;V_npnts= 390;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2190;V_endRow= 2579; W_sigma={55,14.8,103,26.4} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =19.667 ± 55 w_1 =-3.0774 ± 14.8 w_2 =13.356 ± 103 w_3 =-1.5255 ± 26.4 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2190,2579] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={14.416,5.8591,-0.082354,-0.14063} V_chisq= 74665;V_npnts= 390;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2190;V_endRow= 2579; W_sigma={5.13e+20,6.8e+17,3.95e+16,1.97e+35} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =14.416 ± 5.13e+020 w_1 =5.8591 ± 6.8e+017 w_2 =-0.082354 ± 3.95e+016 w_3 =-0.14063 ± 1.97e+035 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.01} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[3] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {36,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2183,2579] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={9.3382,5.3858,-22.566,2.4427} V_chisq= 50693.4;V_npnts= 397;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2183;V_endRow= 2579; W_sigma={1.66,219,1.67e+03,404} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =9.3382 ± 1.66 w_1 =5.3858 ± 219 w_2 =-22.566 ± 1.67e+003 w_3 =2.4427 ± 404 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2183,2579] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={48.268,2.4054,-1.7833,-5.8268} V_chisq= 30069.8;V_npnts= 397;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2183;V_endRow= 2579; W_sigma={9.43,5.25e+03,3.44e+03,2.72e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =48.268 ± 9.43 w_1 =2.4054 ± 5.25e+003 w_2 =-1.7833 ± 3.44e+003 w_3 =-5.8268 ± 2.72e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2183,2605] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={250.17,4.088,0.40142,-2.0598} V_chisq= 19986.8;V_npnts= 423;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2183;V_endRow= 2605; W_sigma={3.31,1.45e+04,2.27e+04,6.51e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =250.17 ± 3.31 w_1 =4.088 ± 1.45e+004 w_2 =0.40142 ± 2.27e+004 w_3 =-2.0598 ± 6.51e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2183,2552] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={20.804,5.101,2.2479,-1.4748} V_chisq= 24960.6;V_npnts= 370;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2183;V_endRow= 2552; W_sigma={83.6,3.54e+03,1.38e+03,2.19e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =20.804 ± 83.6 w_1 =5.101 ± 3.54e+003 w_2 =2.2479 ± 1.38e+003 w_3 =-1.4748 ± 2.19e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2183,2552] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={20.804,5.101,2.2479,-1.4748} V_chisq= 24960.6;V_npnts= 370;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2183;V_endRow= 2552; W_sigma={83.6,3.54e+03,1.38e+03,2.19e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =20.804 ± 83.6 w_1 =5.101 ± 3.54e+003 w_2 =2.2479 ± 1.38e+003 w_3 =-1.4748 ± 2.19e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2186,2572] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={122.38,4.3228,0.35451,-1.5331} V_chisq= 18267.5;V_npnts= 387;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2186;V_endRow= 2572; W_sigma={8.47,1.44e+04,2e+04,6.4e+03} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =122.38 ± 8.47 w_1 =4.3228 ± 1.44e+004 w_2 =0.35451 ± 2e+004 w_3 =-1.5331 ± 6.4e+003 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-1} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[3] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2186,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.275,4.9637,0.049606,-0.046763} V_chisq= 5808.71;V_npnts= 411;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2186;V_endRow= 2596; W_sigma={0.714,0.00121,0.00134,0.0024} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.275 ± 0.714 w_1 =4.9637 ± 0.00121 w_2 =0.049606 ± 0.00134 w_3 =-0.046763 ± 0.0024 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.06} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2186,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.276,4.9637,0.049595,-0.046744} V_chisq= 5808.71;V_npnts= 411;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2186;V_endRow= 2596; W_sigma={0.714,0.00121,0.00134,0.0024} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.276 ± 0.714 w_1 =4.9637 ± 0.00121 w_2 =0.049595 ± 0.00134 w_3 =-0.046744 ± 0.0024 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2186,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.247,4.9637,0.049626,-0.046588} V_chisq= 5808.78;V_npnts= 411;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2186;V_endRow= 2596; W_sigma={0.714,0.00121,0.00134,0.00239} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.247 ± 0.714 w_1 =4.9637 ± 0.00121 w_2 =0.049626 ± 0.00134 w_3 =-0.046588 ± 0.00239 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2190,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.247,4.9637,0.049626,-0.046589} V_chisq= 5795.78;V_npnts= 407;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2190;V_endRow= 2596; W_sigma={0.717,0.00122,0.00135,0.0024} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.247 ± 0.717 w_1 =4.9637 ± 0.00122 w_2 =0.049626 ± 0.00135 w_3 =-0.046589 ± 0.0024 „ModifyGraph lsize(fit_Ni_kev_Hist)=2 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2190,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.247,4.9637,0.049626,-0.046589} V_chisq= 5795.78;V_npnts= 407;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2190;V_endRow= 2596; W_sigma={0.717,0.00122,0.00135,0.0024} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.247 ± 0.717 w_1 =4.9637 ± 0.00122 w_2 =0.049626 ± 0.00135 w_3 =-0.046589 ± 0.0024 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[3] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2190,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={36.459,4.9851,0.033733,-0.016939} V_chisq= 5878.54;V_npnts= 407;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2190;V_endRow= 2596; W_sigma={0.658,0.00359,0.0029,0.00344} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.459 ± 0.658 w_1 =4.9851 ± 0.00359 w_2 =0.033733 ± 0.0029 w_3 =-0.016939 ± 0.00344 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.016} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2265,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={36.523,4.9845,0.03408,-0.017744} V_chisq= 5639.71;V_npnts= 332;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2265;V_endRow= 2596; W_sigma={0.714,0.00412,0.00329,0.00404} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.523 ± 0.714 w_1 =4.9845 ± 0.00412 w_2 =0.03408 ± 0.00329 w_3 =-0.017744 ± 0.00404 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.016} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2265,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={36.523,4.9845,0.03408,-0.017744} V_chisq= 5639.71;V_npnts= 332;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2265;V_endRow= 2596; W_sigma={0.714,0.00412,0.00329,0.00404} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.523 ± 0.714 w_1 =4.9845 ± 0.00412 w_2 =0.03408 ± 0.00329 w_3 =-0.017744 ± 0.00404 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.016} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2265,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={37.545,4.9789,0.037657,-0.0239} V_chisq= 5480.29;V_npnts= 332;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2265;V_endRow= 2596; W_sigma={0.775,0.00367,0.00294,0.00451} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =37.545 ± 0.775 w_1 =4.9789 ± 0.00367 w_2 =0.037657 ± 0.00294 w_3 =-0.0239 ± 0.00451 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.016} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2265,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.072,4.9756,0.039824,-0.027842} V_chisq= 5470.71;V_npnts= 332;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2265;V_endRow= 2596; W_sigma={0.767,0.00197,0.00188,0.00274} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.072 ± 0.767 w_1 =4.9756 ± 0.00197 w_2 =0.039824 ± 0.00188 w_3 =-0.027842 ± 0.00274 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.016} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2265,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.007,4.9776,0.038177,-0.025344} V_chisq= 5386.98;V_npnts= 332;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2265;V_endRow= 2596; W_sigma={0.754,0.00211,0.00196,0.00279} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.007 ± 0.754 w_1 =4.9776 ± 0.00211 w_2 =0.038177 ± 0.00196 w_3 =-0.025344 ± 0.00279 „SetAxis/A „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.016} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.007,4.9777,0.038177,-0.025343} V_chisq= 5904.98;V_npnts= 582;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2596; W_sigma={0.595,0.00166,0.00155,0.0022} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.007 ± 0.595 w_1 =4.9777 ± 0.00166 w_2 =0.038177 ± 0.00155 w_3 =-0.025343 ± 0.0022 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.03} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={38.033,4.9759,0.039597,-0.027679} V_chisq= 5955.95;V_npnts= 582;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2596; W_sigma={0.6,0.00163,0.00153,0.00226} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.033 ± 0.6 w_1 =4.9759 ± 0.00163 w_2 =0.039597 ± 0.00153 w_3 =-0.027679 ± 0.00226 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.03} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={36.074,4.985,0.034057,-0.016956} V_chisq= 6139.62;V_npnts= 582;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2596; W_sigma={0.559,0.0031,0.00251,0.00295} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.074 ± 0.559 w_1 =4.985 ± 0.0031 w_2 =0.034057 ± 0.00251 w_3 =-0.016956 ± 0.00295 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.03} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[3] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.006} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[3] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.006} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={36.48,4.985,0.033766,-0.017028} V_chisq= 6127.36;V_npnts= 582;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2596; W_sigma={0.561,0.00307,0.00248,0.00295} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.48 ± 0.561 w_1 =4.985 ± 0.00307 w_2 =0.033766 ± 0.00248 w_3 =-0.017028 ± 0.00295 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,-0.015} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2596] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={36.283,4.986,0.033089,-0.015999} V_chisq= 6136.1;V_npnts= 582;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2596; W_sigma={0.56,0.00301,0.00244,0.00278} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.283 ± 0.56 w_1 =4.986 ± 0.00301 w_2 =0.033089 ± 0.00244 w_3 =-0.015999 ± 0.00278 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.6,0.05,-0.015} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2485] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.30803,2.1956,-0.33165,-0.13931} V_chisq= 45013;V_npnts= 471;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2485; W_sigma={4.44e+10,3.17e+10,6.34e+10,5.32e+10} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.30803 ± 4.44e+010 w_1 =2.1956 ± 3.17e+010 w_2 =-0.33165 ± 6.34e+010 w_3 =-0.13931 ± 5.32e+010 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.6,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2485] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.60346,4.3035,0.067921,0.010941} V_chisq= 3499.37;V_npnts= 471;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2485; W_sigma={0.1,11.3,70.4,22.7} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.60346 ± 0.1 w_1 =4.3035 ± 11.3 w_2 =0.067921 ± 70.4 w_3 =0.010941 ± 22.7 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.6,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2015,2473] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.45198,4.3513,0.056915,0.0099682} V_chisq= 2467.73;V_npnts= 459;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2015;V_endRow= 2473; W_sigma={0.057,10.8,61.6,21.6} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.45198 ± 0.057 w_1 =4.3513 ± 10.8 w_2 =0.056915 ± 61.6 w_3 =0.0099682 ± 21.6 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.6,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2473] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.5985,-27.586,-3.5173,0.96163} V_chisq= 29238;V_npnts= 461;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2473; W_sigma={7.9e+143,4.97e+142,2.76e+141,4.33e+140} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.5985 ± 7.9e+143 w_1 =-27.586 ± 4.97e+142 w_2 =-3.5173 ± 2.76e+141 w_3 =0.96163 ± 4.33e+140 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.6,0.05,-0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2473] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.4418,4.3378,0.053569,-0.0087464} V_chisq= 2472.67;V_npnts= 461;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2473; W_sigma={0.0557,10.9,66.9,21.8} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.4418 ± 0.0557 w_1 =4.3378 ± 10.9 w_2 =0.053569 ± 66.9 w_3 =-0.0087464 ± 21.8 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.6,0.05,-0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.55435,4.0718,0.28051,-0.15274} V_chisq= 74820.3;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={1.25,2.46,2.51,4.95} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.55435 ± 1.25 w_1 =4.0718 ± 2.46 w_2 =0.28051 ± 2.51 w_3 =-0.15274 ± 4.95 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={34.456,4.9942,0.038349,0.021942} V_chisq= 6757.19;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.606,0.00132,0.00189,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =34.456 ± 0.606 w_1 =4.9942 ± 0.00132 w_2 =0.038349 ± 0.00189 w_3 =0.021942 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/H="0001"/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={35.781,5.0024,0.027257,0.01} V_chisq= 6542.87;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.553,0.000765,0.000495,0} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =35.781 ± 0.553 w_1 =5.0024 ± 0.000765 w_2 =0.027257 ± 0.000495 w_3 =0.01 ± 0 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/H="0001"/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={35.781,5.0024,0.027257,0.01} V_chisq= 6542.87;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.553,0.000765,0.000495,0} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =35.781 ± 0.553 w_1 =5.0024 ± 0.000765 w_2 =0.027257 ± 0.000495 w_3 =0.01 ± 0 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={34.456,4.9942,0.038349,0.021942} V_chisq= 6757.19;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.606,0.00132,0.00189,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =34.456 ± 0.606 w_1 =4.9942 ± 0.00132 w_2 =0.038349 ± 0.00189 w_3 =0.021942 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={34.456,4.9942,0.038349,0.021942} V_chisq= 6757.19;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.606,0.00132,0.00189,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =34.456 ± 0.606 w_1 =4.9942 ± 0.00132 w_2 =0.038349 ± 0.00189 w_3 =0.021942 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={34.456,4.9942,0.038349,0.021942} V_chisq= 6757.19;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.606,0.00132,0.00189,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =34.456 ± 0.606 w_1 =4.9942 ± 0.00132 w_2 =0.038349 ± 0.00189 w_3 =0.021942 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={34.456,4.9942,0.038349,0.021942} V_chisq= 6757.19;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.606,0.00132,0.00189,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =34.456 ± 0.606 w_1 =4.9942 ± 0.00132 w_2 =0.038349 ± 0.00189 w_3 =0.021942 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={33.988,4.9902,0.032889,0.01793} V_chisq= 8438.86;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.696,0.00145,0.00205,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =33.988 ± 0.696 w_1 =4.9902 ± 0.00145 w_2 =0.032889 ± 0.00205 w_3 =0.01793 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={34.456,4.9942,0.038349,0.021942} V_chisq= 6757.19;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.606,0.00132,0.00189,0.00291} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =34.456 ± 0.606 w_1 =4.9942 ± 0.00132 w_2 =0.038349 ± 0.00189 w_3 =0.021942 ± 0.00291 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.96,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail2 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail2(W_coef,x) W_coef={38.596,4.9628,0.070653,0.10632} V_chisq= 5949.98;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.584,0.000874,0.00127,0.00248} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =38.596 ± 0.584 w_1 =4.9628 ± 0.000874 w_2 =0.070653 ± 0.00127 w_3 =0.10632 ± 0.00248 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail2 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail2(W_coef,x) W_coef={36.411,4.9851,0.047521,0.11814} V_chisq= 6088.92;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.542,0.00234,0.00283,0.00338} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =36.411 ± 0.542 w_1 =4.9851 ± 0.00234 w_2 =0.047521 ± 0.00283 w_3 =0.11814 ± 0.00338 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.96,0.05,0.1} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.96,0.05,0.1} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[4] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.96,0.05,0.1} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[4] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.96,0.05,0.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail2 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail2(W_coef,x) W_coef={-0.61922,4.8744,36.892,4.9636,0.076097,0.069294} V_chisq= 5804.32;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.699,3.09,0.59,0.000913,0.00305,0.00137} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.61922 ± 0.699 w_1 =4.8744 ± 3.09 w_2 =36.892 ± 0.59 w_3 =4.9636 ± 0.000913 w_4 =0.076097 ± 0.00305 w_5 =0.069294 ± 0.00137 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.95,.05,.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={35.065,4.9953,0.037008,0.021179} V_chisq= 6524.87;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.601,0.00126,0.0018,0.00276} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =35.065 ± 0.601 w_1 =4.9953 ± 0.00126 w_2 =0.037008 ± 0.0018 w_3 =0.021179 ± 0.00276 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.95,.05,.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={29.367,4.9788,0.057398,0.044298} V_chisq= 11691.1;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.778,0.00183,0.00293,0.00741} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =29.367 ± 0.778 w_1 =4.9788 ± 0.00183 w_2 =0.057398 ± 0.00293 w_3 =0.044298 ± 0.00741 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {34,4.95,.05,.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={35.065,4.9953,0.037008,0.021179} V_chisq= 6524.87;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.601,0.00126,0.0018,0.00276} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =35.065 ± 0.601 w_1 =4.9953 ± 0.00126 w_2 =0.037008 ± 0.0018 w_3 =0.021179 ± 0.00276 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.95,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={5.5688,-22.9,29.903,5.0011,0.035893,0.023022} V_chisq= 6035.04;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.732,3.23,0.65,0.00126,0.00187,0.00354} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =5.5688 ± 0.732 w_1 =-22.9 ± 3.23 w_2 =29.903 ± 0.65 w_3 =5.0011 ± 0.00126 w_4 =0.035893 ± 0.00187 w_5 =0.023022 ± 0.00354 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.95,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.37027,-0.49485,34.78,5.0005,0.033658,0.01853} V_chisq= 5715.69;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.399,1.82,0.576,0.00119,0.00174,0.00261} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.37027 ± 0.399 w_1 =-0.49485 ± 1.82 w_2 =34.78 ± 0.576 w_3 =5.0005 ± 0.00119 w_4 =0.033658 ± 0.00174 w_5 =0.01853 ± 0.00261 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.95,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2614] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.41174,-0.47457,34.342,4.9951,0.033309,0.02095} V_chisq= 5628.04;V_npnts= 602;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2614; W_sigma={0.41,1.86,0.617,0.00104,0.00156,0.00259} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.41174 ± 0.41 w_1 =-0.47457 ± 1.86 w_2 =34.342 ± 0.617 w_3 =4.9951 ± 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2277.27;V_npnts= 455;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2467; W_sigma={0.866,3.72,297,30.7,207,61.5} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-0.21373 ± 0.866 w_1 =2.1205 ± 3.72 w_2 =132.82 ± 297 w_3 =5.3195 ± 30.7 w_4 =0.046867 ± 207 w_5 =0.0069811 ± 61.5 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,5,34,4.95,0.05,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2466] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={3.7598,-15.06,845.34,5.3892,0.04402,0.0083053} V_chisq= 1496.42;V_npnts= 454;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2466; W_sigma={0.554,2.41,3.6e+03,17.1,91.1,34.4} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =3.7598 ± 0.554 w_1 =-15.06 ± 2.41 w_2 =845.34 ± 3.6e+003 w_3 =5.3892 ± 17.1 w_4 =0.04402 ± 91.1 w_5 =0.0083053 ± 34.4 „ModifyGraph rgb(fit_Ni_kev_Hist#1)=(0,0,0);DelayUpdate „ModifyGraph rgb(Res_Ni_kev_Hist)=(21760,21760,21760),rgb(Bkg_Ni_kev_Hist)=(0,0,0) „ModifyGraph rgb(fit_Ni_kev_Hist#1)=(32768,40704,65280) „ModifyGraph lsize(fit_Ni_kev_Hist#1)=1.5 „duplicate ni_kev_hist weight_ni1 „weight_ni1=sqrt(weight_ni1) „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.96,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2595] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={2.0364,-7.4227,29.509,4.9955,0.039749,0.033385} V_chisq= 444.416;V_npnts= 419;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2595; W_sigma={0.395,1.74,0.98,0.0017,0.00193,0.0053} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =2.0364 ± 0.395 w_1 =-7.4227 ± 1.74 w_2 =29.509 ± 0.98 w_3 =4.9955 ± 0.0017 w_4 =0.039749 ± 0.00193 w_5 =0.033385 ± 0.0053 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.96,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2595] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.35116,-0.09464,29.155,5.0377,0.048886,0.023722} V_chisq= 687.431;V_npnts= 419;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2595; W_sigma={0.459,2,2.07,127,261,253} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.35116 ± 0.459 w_1 =-0.09464 ± 2 w_2 =29.155 ± 2.07 w_3 =5.0377 ± 127 w_4 =0.048886 ± 261 w_5 =0.023722 ± 253 ** GetUserData gave error: expected name of a target window ** GetUserData gave error: expected name of a target window ** GetUserData gave error: expected name of a target window ** GetUserData gave error: expected name of a target window ** GetUserData gave error: expected name of a target window ** GetUserData gave error: expected name of a target window „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2595] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.3764,-0.14052,30.768,5.0408,0.046293,0.022651} V_chisq= 629.208;V_npnts= 419;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2595; W_sigma={0.446,1.95,2.14,136,278,272} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.3764 ± 0.446 w_1 =-0.14052 ± 1.95 w_2 =30.768 ± 2.14 w_3 =5.0408 ± 136 w_4 =0.046293 ± 278 w_5 =0.022651 ± 272 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[2013,2595] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.3764,-0.14052,30.768,5.0408,0.046293,0.022651} V_chisq= 629.208;V_npnts= 419;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 2013;V_endRow= 2595; W_sigma={0.446,1.95,2.14,136,278,272} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.3764 ± 0.446 w_1 =-0.14052 ± 1.95 w_2 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converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2909] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.9052,-2.4424,29.652,5.004,0.033099,0.018222} V_chisq= 559.441;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2909; W_sigma={0.244,1.04,0.959,202,368,405} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.9052 ± 0.244 w_1 =-2.4424 ± 1.04 w_2 =29.652 ± 0.959 w_3 =5.004 ± 202 w_4 =0.033099 ± 368 w_5 =0.018222 ± 405 „ModifyGraph lsize(fit_Ni_kev_Hist)=1.5,rgb(fit_Ni_kev_Hist)=(0,0,52224) „ModifyGraph mode(Ni_kev_Hist)=6 „ModifyGraph lsize=1.5,mode(Ni_kev_Hist)=2 „ModifyGraph mode(Ni_kev_Hist)=3 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.44782,-0.50707,30.929,5.0408,0.046396,0.022611} V_chisq= 633.115;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.259,1.1,2.03,129,265,259} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.44782 ± 0.259 w_1 =-0.50707 ± 1.1 w_2 =30.929 ± 2.03 w_3 =5.0408 ± 129 w_4 =0.046396 ± 265 w_5 =0.022611 ± 259 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.4478,-0.50726,30.944,5.0407,0.046396,0.022613} V_chisq= 632.997;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.258,1.1,2.04,128,263,256} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.4478 ± 0.258 w_1 =-0.50726 ± 1.1 w_2 =30.944 ± 2.04 w_3 =5.0407 ± 128 w_4 =0.046396 ± 263 w_5 =0.022613 ± 256 **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[5] **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[5] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2137,-3.7623,29.509,4.9975,0.03875,0.029338} V_chisq= 432.724;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.24,1.03,0.95,0.00181,0.002,0.00465} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2137 ± 0.24 w_1 =-3.7623 ± 1.03 w_2 =29.509 ± 0.95 w_3 =4.9975 ± 0.00181 w_4 =0.03875 ± 0.002 w_5 =0.029338 ± 0.00465 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2137,-3.7623,29.509,4.9975,0.03875,0.029338} V_chisq= 432.724;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.24,1.03,0.95,0.00181,0.002,0.00465} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2137 ± 0.24 w_1 =-3.7623 ± 1.03 w_2 =29.509 ± 0.95 w_3 =4.9975 ± 0.00181 w_4 =0.03875 ± 0.002 w_5 =0.029338 ± 0.00465 „ModifyGraph mode=0 „ModifyGraph lsize(Ni_kev_Hist)=1 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2137,-3.7623,29.509,4.9975,0.03875,0.029338} V_chisq= 432.724;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.24,1.03,0.95,0.00181,0.002,0.00465} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2137 ± 0.24 w_1 =-3.7623 ± 1.03 w_2 =29.509 ± 0.95 w_3 =4.9975 ± 0.00181 w_4 =0.03875 ± 0.002 w_5 =0.029338 ± 0.00465 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2137,-3.7623,29.509,4.9975,0.03875,0.029338} V_chisq= 432.724;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.24,1.03,0.95,0.00181,0.002,0.00465} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2137 ± 0.24 w_1 =-3.7623 ± 1.03 w_2 =29.509 ± 0.95 w_3 =4.9975 ± 0.00181 w_4 =0.03875 ± 0.002 w_5 =0.029338 ± 0.00465 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2137,-3.7623,29.509,4.9975,0.03875,0.029338} V_chisq= 432.724;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.24,1.03,0.95,0.00181,0.002,0.00465} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2137 ± 0.24 w_1 =-3.7623 ± 1.03 w_2 =29.509 ± 0.95 w_3 =4.9975 ± 0.00181 w_4 =0.03875 ± 0.002 w_5 =0.029338 ± 0.00465 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.44782,-0.50707,30.929,5.0408,0.046396,0.022611} V_chisq= 633.115;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.259,1.1,2.03,129,265,259} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.44782 ± 0.259 w_1 =-0.50707 ± 1.1 w_2 =30.929 ± 2.03 w_3 =5.0408 ± 129 w_4 =0.046396 ± 265 w_5 =0.022611 ± 259 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.44782,-0.50707,30.929,5.0408,0.046396,0.022611} V_chisq= 633.115;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.259,1.1,2.03,129,265,259} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.44782 ± 0.259 w_1 =-0.50707 ± 1.1 w_2 =30.929 ± 2.03 w_3 =5.0408 ± 129 w_4 =0.046396 ± 265 w_5 =0.022611 ± 259 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.44867,-0.53239,28.419,5.022,0.04534,0.024969} V_chisq= 588.336;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.255,1.09,1.22,207,375,413} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.44867 ± 0.255 w_1 =-0.53239 ± 1.09 w_2 =28.419 ± 1.22 w_3 =5.022 ± 207 w_4 =0.04534 ± 375 w_5 =0.024969 ± 413 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.44867,-0.53239,28.419,5.022,0.04534,0.024969} V_chisq= 514.802;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.202,0.873,1.21,199,361,397} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.44867 ± 0.202 w_1 =-0.53239 ± 0.873 w_2 =28.419 ± 1.21 w_3 =5.022 ± 199 w_4 =0.04534 ± 361 w_5 =0.024969 ± 397 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.44867,-0.53239,28.419,5.022,0.04534,0.024969} V_chisq= 588.335;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.255,1.08,1.22,153,278,306} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.44867 ± 0.255 w_1 =-0.53239 ± 1.08 w_2 =28.419 ± 1.22 w_3 =5.022 ± 153 w_4 =0.04534 ± 278 w_5 =0.024969 ± 306 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.0435,-3.0493,236.34,5.2337,0.047761,0.01445} V_chisq= 1670.11;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.265,1.13,505,53.4,177,107} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.0435 ± 0.265 w_1 =-3.0493 ± 1.13 w_2 =236.34 ± 505 w_3 =5.2337 ± 53.4 w_4 =0.047761 ± 177 w_5 =0.01445 ± 107 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.1629,-3.5565,229.13,5.2276,0.052878,0.018392} V_chisq= 1667.13;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.254,1.08,311,0.175,0.0692,0.0396} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.1629 ± 0.254 w_1 =-3.5565 ± 1.08 w_2 =229.13 ± 311 w_3 =5.2276 ± 0.175 w_4 =0.052878 ± 0.0692 w_5 =0.018392 ± 0.0396 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.108,-3.3374,497.26,5.3463,0.10381,0.052808} V_chisq= 1625.8;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.251,1.07,278,0.0705,0.0249,0.018} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.108 ± 0.251 w_1 =-3.3374 ± 1.07 w_2 =497.26 ± 278 w_3 =5.3463 ± 0.0705 w_4 =0.10381 ± 0.0249 w_5 =0.052808 ± 0.018 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.1094,-3.3394,532.89,5.3499,0.10389,0.053133} V_chisq= 1636.51;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.269,1.14,1.67e+03,0.282,0.124,0.169} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.1094 ± 0.269 w_1 =-3.3394 ± 1.14 w_2 =532.89 ± 1.67e+003 w_3 =5.3499 ± 0.282 w_4 =0.10389 ± 0.124 w_5 =0.053133 ± 0.169 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4384,-4.6891,30.87,4.9963,0.038694,0.036749} V_chisq= 381.382;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.235,1.01,0.883,0.00199,0.00199,0.00708} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4384 ± 0.235 w_1 =-4.6891 ± 1.01 w_2 =30.87 ± 0.883 w_3 =4.9963 ± 0.00199 w_4 =0.038694 ± 0.00199 w_5 =0.036749 ± 0.00708 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4159,-4.5988,30.109,4.997,0.038598,0.034374} V_chisq= 963.229;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.236,1.01,1.1,0.00223,0.00231,0.00712} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4159 ± 0.236 w_1 =-4.5988 ± 1.01 w_2 =30.109 ± 1.1 w_3 =4.997 ± 0.00223 w_4 =0.038598 ± 0.00231 w_5 =0.034374 ± 0.00712 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4158,-4.5992,30.274,4.9967,0.038675,0.034441} V_chisq= 454.791;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.236,1.01,1.01,0.00157,0.00181,0.00534} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4158 ± 0.236 w_1 =-4.5992 ± 1.01 w_2 =30.274 ± 1.01 w_3 =4.9967 ± 0.00157 w_4 =0.038675 ± 0.00181 w_5 =0.034441 ± 0.00534 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4158,-4.5992,30.288,4.9966,0.038682,0.034447} V_chisq= 454.522;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.236,1.01,1.01,0.00157,0.00181,0.00534} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4158 ± 0.236 w_1 =-4.5992 ± 1.01 w_2 =30.288 ± 1.01 w_3 =4.9966 ± 0.00157 w_4 =0.038682 ± 0.00181 w_5 =0.034447 ± 0.00534 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4154,-4.6008,30.254,4.9965,0.038694,0.034509} V_chisq= 462.347;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.237,1.01,1.16,0.00125,0.00164,0.00438} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4154 ± 0.237 w_1 =-4.6008 ± 1.01 w_2 =30.254 ± 1.16 w_3 =4.9965 ± 0.00125 w_4 =0.038694 ± 0.00164 w_5 =0.034509 ± 0.00438 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.3815,-4.5082,32.983,5.0319,0.03758,0.017871} V_chisq= 660.337;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.25,1.07,2.07,166,348,331} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.3815 ± 0.25 w_1 =-4.5082 ± 1.07 w_2 =32.983 ± 2.07 w_3 =5.0319 ± 166 w_4 =0.03758 ± 348 w_5 =0.017871 ± 331 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.3815,-4.5082,32.983,5.0319,0.037579,0.017872} V_chisq= 660.335;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.25,1.07,2.07,97.1,204,194} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.3815 ± 0.25 w_1 =-4.5082 ± 1.07 w_2 =32.983 ± 2.07 w_3 =5.0319 ± 97.1 w_4 =0.037579 ± 204 w_5 =0.017872 ± 194 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.3815,-4.5082,32.983,5.0319,0.037579,0.017872} V_chisq= 660.334;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.251,1.07,2.07,99.1,208,198} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.3815 ± 0.251 w_1 =-4.5082 ± 1.07 w_2 =32.983 ± 2.07 w_3 =5.0319 ± 99.1 w_4 =0.037579 ± 208 w_5 =0.017872 ± 198 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.3786,-4.5044,29.81,5.0236,0.037486,0.018273} V_chisq= 577.396;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.25,1.07,1.38,106,217,211} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.3786 ± 0.25 w_1 =-4.5044 ± 1.07 w_2 =29.81 ± 1.38 w_3 =5.0236 ± 106 w_4 =0.037486 ± 217 w_5 =0.018273 ± 211 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.3788,-4.5032,29.872,5.0233,0.037457,0.018318} V_chisq= 576.896;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.25,1.07,1.36,102,209,205} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.3788 ± 0.25 w_1 =-4.5032 ± 1.07 w_2 =29.872 ± 1.36 w_3 =5.0233 ± 102 w_4 =0.037457 ± 209 w_5 =0.018318 ± 205 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4374,-4.685,30.866,4.9963,0.038691,0.036689} V_chisq= 381.384;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.235,1.01,0.883,0.002,0.002,0.00708} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4374 ± 0.235 w_1 =-4.685 ± 1.01 w_2 =30.866 ± 0.883 w_3 =4.9963 ± 0.002 w_4 =0.038691 ± 0.002 w_5 =0.036689 ± 0.00708 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4453,-4.7175,30.918,4.9964,0.03859,0.036756} V_chisq= 381.364;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.235,1.01,0.884,0.00199,0.00199,0.00709} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4453 ± 0.235 w_1 =-4.7175 ± 1.01 w_2 =30.918 ± 0.884 w_3 =4.9964 ± 0.00199 w_4 =0.03859 ± 0.00199 w_5 =0.036756 ± 0.00709 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4475,-4.7183,29.074,4.9917,0.042628,0.054232} V_chisq= 464.205;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.232,0.996,0.888,0.00152,0.00118,0.00369} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4475 ± 0.232 w_1 =-4.7183 ± 0.996 w_2 =29.074 ± 0.888 w_3 =4.9917 ± 0.00152 w_4 =0.042628 ± 0.00118 w_5 =0.054232 ± 0.00369 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4452,-4.7269,29.904,4.9903,0.043463,0.053971} V_chisq= 611.977;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.235,1.01,1.1,0.00129,0.00161,0.00883} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4452 ± 0.235 w_1 =-4.7269 ± 1.01 w_2 =29.904 ± 1.1 w_3 =4.9903 ± 0.00129 w_4 =0.043463 ± 0.00161 w_5 =0.053971 ± 0.00883 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4451,-4.7271,29.919,4.9903,0.043479,0.053981} V_chisq= 611.627;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.235,1.01,1.1,0.00129,0.00161,0.00883} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4451 ± 0.235 w_1 =-4.7271 ± 1.01 w_2 =29.919 ± 1.1 w_3 =4.9903 ± 0.00129 w_4 =0.043479 ± 0.00161 w_5 =0.053981 ± 0.00883 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2825] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4397,-4.6942,30.902,4.9965,0.038494,0.036173} V_chisq= 381.375;V_npnts= 473;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2825; W_sigma={0.235,1.01,0.884,0.00201,0.00201,0.00701} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4397 ± 0.235 w_1 =-4.6942 ± 1.01 w_2 =30.902 ± 0.884 w_3 =4.9965 ± 0.00201 w_4 =0.038494 ± 0.00201 w_5 =0.036173 ± 0.00701 „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2674] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.4457,-4.7191,30.924,4.9964,0.038557,0.036656} V_chisq= 380.364;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2674; W_sigma={0.235,1.01,0.884,0.00199,0.00199,0.00708} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.4457 ± 0.235 w_1 =-4.7191 ± 1.01 w_2 =30.924 ± 0.884 w_3 =4.9964 ± 0.00199 w_4 =0.038557 ± 0.00199 w_5 =0.036656 ± 0.00708 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.14074,0.83782,31.075,4.9969,0.038039,0.028998} V_chisq= 427.51;V_npnts= 572;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 0;V_endRow= 3999; W_sigma={0.0452,0.172,0.861,0.00229,0.00226,0.0056} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.14074 ± 0.0452 w_1 =0.83782 ± 0.172 w_2 =31.075 ± 0.861 w_3 =4.9969 ± 0.00229 w_4 =0.038039 ± 0.00226 w_5 =0.028998 ± 0.0056 „ModifyGraph lsize(fit_Ni_kev_Hist#1)=1.5,rgb(fit_Ni_kev_Hist#1)=(4352,4352,4352) „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,3,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.1135,0.89995,28.29,4.9965,0.041491,0.02838} V_chisq= 480.751;V_npnts= 572;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 0;V_endRow= 3999; W_sigma={0.0455,0.173,0.886,0.00207,0.00221,0.00447} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.1135 ± 0.0455 w_1 =0.89995 ± 0.173 w_2 =28.29 ± 0.886 w_3 =4.9965 ± 0.00207 w_4 =0.041491 ± 0.00221 w_5 =0.02838 ± 0.00447 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {.5,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[3] „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {0.4,4.95,0.2,0.17} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail3 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2674] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail3(W_coef,x) W_coef={0.044096,5.3926,-0.41004,0.37983} V_chisq= 3471.97;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2674; W_sigma={1.42e+05,1.22e+06,447,5.22} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.044096 ± 1.42e+005 w_1 =5.3926 ± 1.22e+006 w_2 =-0.41004 ± 447 w_3 =0.37983 ± 5.22 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {0.1,4.95,0.12,0.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail3 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2674] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail3(W_coef,x) W_coef={0.22124,4.5495,0.84577,0.60325} V_chisq= 1991.67;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2674; W_sigma={2.83e+03,7.71e+03,16.9,0.522} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.22124 ± 2.83e+003 w_1 =4.5495 ± 7.71e+003 w_2 =0.84577 ± 16.9 w_3 =0.60325 ± 0.522 „Make/D/N=4/O W_coef „W_coef[0] = {0.1,4.95,0.12,0.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail3 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2674] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail3(W_coef,x) W_coef={0.10931,4.9411,0.15844,0.17127} V_chisq= 6870.6;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2674; W_sigma={0.756,1.1,1.33,0.00725} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.10931 ± 0.756 w_1 =4.9411 ± 1.1 w_2 =0.15844 ± 1.33 w_3 =0.17127 ± 0.00725 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {0.1,4.95,0.12,0.1,34,0.04} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail3 W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2674] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail3(W_coef,x) W_coef={0.094827,4.9815,0.047875,0.098797,34.565,0.049837} V_chisq= 655.899;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2674; W_sigma={407,0.00686,272,0.109,2.86,0.00455} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.094827 ± 407 w_1 =4.9815 ± 0.00686 w_2 =0.047875 ± 272 w_3 =0.098797 ± 0.109 w_4 =34.565 ± 2.86 w_5 =0.049837 ± 0.00455 „Make/D/N=8/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,4.95,0.09,4.98,0.09,0.1,34,0.05} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=8/O W_coef „W_coef[0] = {-0.2,2,0.09,4.98,0.09,0.1,34,0.05} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=8/O W_coef „W_coef[0] = {-0.2,2,0.09,4.98,0.09,0.1,34,0.05} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=8/O W_coef „W_coef[0] = {-0.2,2,0.09,4.98,0.09,0.1,34,0.05} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=8/O W_coef „W_coef[0] = {-0.2,2,0.01,4.98,0.09,0.09,34,0.03} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[4],W_coef[5] BUG: Caught unexpected integer error code from Curve Fit dialog constructor: 2 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {0.1,3,0.09,4.98,0.09,0.09} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1],W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „DisplayHelpTopic "All-At-Once Fitting Functions" „Edit „Rename wave0,pw; „pw[3] = 0.04;pw[4] = 30; „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 convfunc pw Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] Duplicate/O fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave convfunc(pw,fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave) KillWaves/Z WMCF_TempAutoXWave pw={1.13,36.92,4.9594,0.072694,499.05} V_chisq= 6484.37;V_npnts= 842;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.105,0.584,0.00934,0.00132,2.52e+03} Coefficient values ± one standard deviation K0 =1.13 ± 0.105 K1 =36.92 ± 0.584 K2 =4.9594 ± 0.00934 K3 =0.072694 ± 0.00132 K4 =499.05 ± 2.52e+003 „pw[4] = 2; „pw[4] = 3; „pw[4] = 40; BUG: In CoefficientsTab::setInitialGuessesFromWave, number of points in coefficients wave does not match the number of rows in the Coefficients List „pw[4] = 100; „pw[4] = -0.02; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0] „pw[0] = 1;pw[1] = 36;pw[2] = 4.95;pw[3] = 0.05;pw[4] = 0.02; „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 convfunc pw Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] Duplicate/O fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave convfunc(pw,fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave) KillWaves/Z WMCF_TempAutoXWave pw={-385.93,38.448,4.9111,0.090844,170.4} V_chisq= 30038.9;V_npnts= 842;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={4.81e+04,5.21,0.00593,0.0136,2.03e+06} Coefficient values ± one standard deviation K0 =-385.93 ± 4.81e+004 K1 =38.448 ± 5.21 K2 =4.9111 ± 0.00593 K3 =0.090844 ± 0.0136 K4 =170.4 ± 2.03e+006 **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0] „pw[0] = 1;pw[3] = 0.05;pw[4] = 20; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0] „pw[4] = 0.0001; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0] „SetAxis/A WARNING: P or X used outside of a wave assignment loop. For details execute: DisplayHelpTopic "P or X used outside of a wave assignment loop" Or execute SetIgorOption FuncOptimize, CatchIllegalPandX= 3 and recompile to find and fix the error. WARNING: P or X used outside of a wave assignment loop. For details execute: DisplayHelpTopic "P or X used outside of a wave assignment loop" Or execute SetIgorOption FuncOptimize, CatchIllegalPandX= 3 and recompile to find and fix the error. WARNING: P or X used outside of a wave assignment loop. For details execute: DisplayHelpTopic "P or X used outside of a wave assignment loop" Or execute SetIgorOption FuncOptimize, CatchIllegalPandX= 3 and recompile to find and fix the error. „pw[4] = 50; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0] „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 convfunc pw Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] Duplicate/O fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave convfunc(pw,fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave) KillWaves/Z WMCF_TempAutoXWave pw={1.1292,37.132,4.9548,0.072411,148.93} V_chisq= 6490.2;V_npnts= 842;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.106,1.61,0.0162,0.0032,370} Coefficient values ± one standard deviation K0 =1.1292 ± 0.106 K1 =37.132 ± 1.61 K2 =4.9548 ± 0.0162 K3 =0.072411 ± 0.0032 K4 =148.93 ± 370 „pw[4] = 1; „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 convfunc pw Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] Duplicate/O fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave convfunc(pw,fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave) KillWaves/Z WMCF_TempAutoXWave pw={1.1285,36.934,4.958,0.072705,-242.13} V_chisq= 6491.04;V_npnts= 842;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.105,0.873,0.0136,0.002,822} Coefficient values ± one standard deviation K0 =1.1285 ± 0.105 K1 =36.934 ± 0.873 K2 =4.958 ± 0.0136 K3 =0.072705 ± 0.002 K4 =-242.13 ± 822 „pw[4] = .19; „pw[4] = 0.02; „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 convfunc pw Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] Duplicate/O fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave convfunc(pw,fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave) KillWaves/Z WMCF_TempAutoXWave pw={1.3273,35.881,5.1574,0.073508,-0.032405} V_chisq= 6363.43;V_npnts= 842;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.112,0.743,0.0103,0.00165,0.089} Coefficient values ± one standard deviation K0 =1.3273 ± 0.112 K1 =35.881 ± 0.743 K2 =5.1574 ± 0.0103 K3 =0.073508 ± 0.00165 K4 =-0.032405 ± 0.089 „pw[2] = 4.96;pw[4] = 0.03; „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 convfunc pw Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] Duplicate/O fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave convfunc(pw,fit_Ni_kev_Hist,WMCF_TempAutoXWave) KillWaves/Z WMCF_TempAutoXWave pw={4.4239,-0.12297,4.849,0.060876,-0.02229} V_chisq= 60045.2;V_npnts= 842;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.338,1.71,0.683,1,0.733} Coefficient values ± one standard deviation K0 =4.4239 ± 0.338 K1 =-0.12297 ± 1.71 K2 =4.849 ± 0.683 K3 =0.060876 ± 1 K4 =-0.02229 ± 0.733 „pw[1] = 32;pw[2] = 4.95;pw[3] = 0.04;pw[4] = -0.2; „pw[4] = 0.02; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[4] „pw[0] = 3;pw[1] = 34;pw[4] = 200; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[4] **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0],pw[4] „pw[4] = .02; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0],pw[4] **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[4] „pw[0] = 1;pw[4] = 0.2; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[4] **** Singular matrix error during curve fitting **** These parameters may be linearly dependent: pw[0],pw[1] „DisplayHelpTopic "Deconvolution" „pw[0] = 3;pw[4] = 10; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0],pw[1] „pw[4] = 0.02; **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[0],pw[1],pw[2],pw[3],pw[4] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2166,-3.7743,28.868,4.9985,0.038943,0.028197} V_chisq= 434.274;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.241,1.03,0.928,0.0019,0.00207,0.00455} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2166 ± 0.241 w_1 =-3.7743 ± 1.03 w_2 =28.868 ± 0.928 w_3 =4.9985 ± 0.0019 w_4 =0.038943 ± 0.00207 w_5 =0.028197 ± 0.00455 „SetAxis/A „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.0622,-3.1123,19.707,4.9794,0.045101,0.088076} V_chisq= 411.254;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.224,0.961,0.739,0.00331,0.00161,0.0122} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.0622 ± 0.224 w_1 =-3.1123 ± 0.961 w_2 =19.707 ± 0.739 w_3 =4.9794 ± 0.00331 w_4 =0.045101 ± 0.00161 w_5 =0.088076 ± 0.0122 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2166,-3.7743,28.868,4.9985,0.038943,0.028197} V_chisq= 434.274;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.241,1.03,0.928,0.0019,0.00207,0.00455} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2166 ± 0.241 w_1 =-3.7743 ± 1.03 w_2 =28.868 ± 0.928 w_3 =4.9985 ± 0.0019 w_4 =0.038943 ± 0.00207 w_5 =0.028197 ± 0.00455 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[5] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2166,-3.7743,28.868,4.9985,0.038943,0.028197} V_chisq= 434.274;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.241,1.03,0.928,0.0019,0.00207,0.00455} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2166 ± 0.241 w_1 =-3.7743 ± 1.03 w_2 =28.868 ± 0.928 w_3 =4.9985 ± 0.0019 w_4 =0.038943 ± 0.00207 w_5 =0.028197 ± 0.00455 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2668] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.49244,-0.69341,30.724,5.0408,0.046252,0.022627} V_chisq= 632.402;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2668; W_sigma={0.258,1.1,2.04,109,222,218} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.49244 ± 0.258 w_1 =-0.69341 ± 1.1 w_2 =30.724 ± 2.04 w_3 =5.0408 ± 109 w_4 =0.046252 ± 222 w_5 =0.022627 ± 218 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2468] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.0082,-2.9087,197.52,5.2342,0.050015,0.014944} V_chisq= 234.602;V_npnts= 398;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2468; W_sigma={0.271,1.15,501,68.5,229,137} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.0082 ± 0.271 w_1 =-2.9087 ± 1.15 w_2 =197.52 ± 501 w_3 =5.2342 ± 68.5 w_4 =0.050015 ± 229 w_5 =0.014944 ± 137 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 Power Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2468] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]*x^W_coef[2] W_coef={0.88276,4.2054e-022,32.419} V_chisq= 398.472;V_npnts= 398;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2468; W_sigma={15.1,6.41e+22,42.3} Coefficient values ± one standard deviation y0 =0.88276 ± 15.1 A =4.2054e-022 ± 6.41e+022 pow =32.419 ± 42.3 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 Power Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]*x^W_coef[2] W_coef={0.89273,7.4366e-022,32.04} V_chisq= 374.355;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={15.1,3.51e+22,41} Coefficient values ± one standard deviation y0 =0.89273 ± 15.1 A =7.4366e-022 ± 3.51e+022 pow =32.04 ± 41 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 poly 3, Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= poly(W_coef,x) W_coef={146.36,-70.918,8.6269} V_chisq= 582.192;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={12.4,5.83,0.681} Coefficient values ± one standard deviation K0 =146.36 ± 12.4 K1 =-70.918 ± 5.83 K2 =8.6269 ± 0.681 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 poly 10, Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Singular value. Parameter 8 zeroed. Singular value. Parameter 9 zeroed. Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= poly(W_coef,x) W_coef={-4.6194e+006,6.0669e+006,-2.9445e+006,5.259e+005,40107,-23387,-509.44,1132.7,-169.84,8.1871} V_chisq= 227.597;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={1.53e+06,1.97e+06,9.38e+05,1.62e+05,1.34e+04,7.18e+03,197,346,50.5,2.39} Coefficient values ± one standard deviation K0 =-4.6194e+006 ± 1.53e+006 K1 =6.0669e+006 ± 1.97e+006 K2 =-2.9445e+006 ± 9.38e+005 K3 =5.259e+005 ± 1.62e+005 K4 =40107 ± 1.34e+004 K5 =-23387 ± 7.18e+003 K6 =-509.44 ± 197 K7 =1132.7 ± 346 K8 =-169.84 ± 50.5 K9 =8.1871 ± 2.39 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 poly 4, Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= poly(W_coef,x) W_coef={-1732.3,1257,-303.12,24.309} V_chisq= 453.361;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={166,117,27.5,2.14} Coefficient values ± one standard deviation K0 =-1732.3 ± 166 K1 =1257 ± 117 K2 =-303.12 ± 27.5 K3 =24.309 ± 2.14 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 poly 5, Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= poly(W_coef,x) W_coef={19426,-18703,6738.8,-1076.8,64.396} V_chisq= 349.314;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={2.08e+03,1.96e+03,691,108,6.31} Coefficient values ± one standard deviation K0 =19426 ± 2.08e+003 K1 =-18703 ± 1.96e+003 K2 =6738.8 ± 691 K3 =-1076.8 ± 108 K4 =64.396 ± 6.31 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 poly 6, Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= poly(W_coef,x) W_coef={-2.1792e+005,2.614e+005,-1.2518e+005,29916,-3568.2,169.92} V_chisq= 273.627;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={2.74e+04,3.23e+04,1.52e+04,3.56e+03,418,19.5} Coefficient values ± one standard deviation K0 =-2.1792e+005 ± 2.74e+004 K1 =2.614e+005 ± 3.23e+004 K2 =-1.2518e+005 ± 1.52e+004 K3 =29916 ± 3.56e+003 K4 =-3568.2 ± 418 K5 =169.92 ± 19.5 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 lor Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]/((x-W_coef[2])^2+W_coef[3]) W_coef={1.0032,0.11222,4.9669,0.0027124} V_chisq= 225.2;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={0.097,0.0261,0.0184,0.000842} Coefficient values ± one standard deviation y0 =1.0032 ± 0.097 A =0.11222 ± 0.0261 x0 =4.9669 ± 0.0184 B =0.0027124 ± 0.000842 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 gauss Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]*exp(-((x-W_coef[2])/W_coef[3])^2) W_coef={1.3556,129.55,5.2246,0.22285} V_chisq= 247.681;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={0.073,252,0.263,0.0787} Coefficient values ± one standard deviation y0 =1.3556 ± 0.073 A =129.55 ± 252 x0 =5.2246 ± 0.263 width =0.22285 ± 0.0787 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 lor Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]/((x-W_coef[2])^2+W_coef[3]) W_coef={1.0032,0.11222,4.9669,0.0027124} V_chisq= 225.2;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={0.097,0.0261,0.0184,0.000842} Coefficient values ± one standard deviation y0 =1.0032 ± 0.097 A =0.11222 ± 0.0261 x0 =4.9669 ± 0.0184 B =0.0027124 ± 0.000842 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 HillEquation Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D 40 iterations with no convergence Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+(W_coef[1]-W_coef[0])*(x^W_coef[2]/(x^W_coef[2]+W_coef[3]^W_coef[2])) W_coef={1.303,17697,60.895,5.5114} V_chisq= 247.969;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={15.1,0.00143,3.18,280} Coefficient values ± one standard deviation base =1.303 ± 15.1 max =17697 ± 0.00143 rate =60.895 ± 3.18 xhalf =5.5114 ± 280 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 Sigmoid Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2466] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0] + W_coef[1]/(1+exp(-(x-W_coef[2])/W_coef[3])) W_coef={1.3063,951.42,5.1761,0.067159} V_chisq= 237.574;V_npnts= 396;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2466; W_sigma={0.0756,1.33e+04,0.993,0.00947} Coefficient values ± one standard deviation base =1.3063 ± 0.0756 max =951.42 ± 1.33e+004 xhalf =5.1761 ± 0.993 rate =0.067159 ± 0.00947 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 Sigmoid Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2640] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0] + W_coef[1]/(1+exp(-(x-W_coef[2])/W_coef[3])) W_coef={-2.1748,205.49,8.7785,1.1278} V_chisq= 2018.65;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2640; W_sigma={5.81,1.2e+04,77.5,3} Coefficient values ± one standard deviation base =-2.1748 ± 5.81 max =205.49 ± 1.2e+004 xhalf =8.7785 ± 77.5 rate =1.1278 ± 3 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 lor Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2640] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]/((x-W_coef[2])^2+W_coef[3]) W_coef={1.0722,0.069203,4.9545,0.0017796} V_chisq= 560.182;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2640; W_sigma={0.0723,0.00355,0.0013,0.000128} Coefficient values ± one standard deviation y0 =1.0722 ± 0.0723 A =0.069203 ± 0.00355 x0 =4.9545 ± 0.0013 B =0.0017796 ± 0.000128 „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 Power Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2640] fit_Ni_kev_Hist= W_coef[0]+W_coef[1]*x^W_coef[2] W_coef={1.0943,8.9693e-017,16.27} V_chisq= 2583.91;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2640; W_sigma={0.129,4.98e-11,3.43e+05} Coefficient values ± one standard deviation y0 =1.0943 ± 0.129 A =8.9693e-017 ± 4.98e-011 pow =16.27 ± 3.43e+005 **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: pw[1],pw[2],pw[3],pw[4] BUG: In CoefficientsTab::setInitialGuessesFromWave, number of points in coefficients wave does not match the number of rows in the Coefficients List „CurveFit/NTHR=0/TBOX=777 poly 10, Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Singular value. Parameter 8 zeroed. Singular value. Parameter 9 zeroed. Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2640] fit_Ni_kev_Hist= poly(W_coef,x) W_coef={4.5418e+006,-5.961e+006,2.9061e+006,-5.3476e+005,-30993,21839,173.08,-971.52,147.51,-7.0895} V_chisq= 1089.47;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2640; W_sigma={6.42e+05,8.17e+05,3.85e+05,6.73e+04,4.54e+03,2.72e+03,46.1,120,17.4,0.811} Coefficient values ± one standard deviation K0 =4.5418e+006 ± 6.42e+005 K1 =-5.961e+006 ± 8.17e+005 K2 =2.9061e+006 ± 3.85e+005 K3 =-5.3476e+005 ± 6.73e+004 K4 =-30993 ± 4.54e+003 K5 =21839 ± 2.72e+003 K6 =173.08 ± 46.1 K7 =-971.52 ± 120 K8 =147.51 ± 17.4 K9 =-7.0895 ± 0.811 „ShowInfo „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[284,*] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.17178,0.6477,31.201,5.0425,0.047305,0.022442} V_chisq= 627.92;V_npnts= 547;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 284;V_endRow= 3999; W_sigma={0.0657,0.256,1.93,109,230,218} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.17178 ± 0.0657 w_1 =0.6477 ± 0.256 w_2 =31.201 ± 1.93 w_3 =5.0425 ± 109 w_4 =0.047305 ± 230 w_5 =0.022442 ± 218 „ModifyGraph lsize(fit_Ni_kev_Hist#1)=1.5,rgb(fit_Ni_kev_Hist#1)=(0,0,0) „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[284,*] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.27539,0.3228,34.667,4.9796,0.029929,0.048234} V_chisq= 526.746;V_npnts= 547;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 284;V_endRow= 3999; W_sigma={0.0618,0.247,1.01,117,72.9,235} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.27539 ± 0.0618 w_1 =0.3228 ± 0.247 w_2 =34.667 ± 1.01 w_3 =4.9796 ± 117 w_4 =0.029929 ± 72.9 w_5 =0.048234 ± 235 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[284,*] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.27539,0.3228,34.667,4.9796,0.029929,0.048234} V_chisq= 526.746;V_npnts= 547;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 284;V_endRow= 3999; W_sigma={0.0618,0.247,1.01,117,72.9,235} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.27539 ± 0.0618 w_1 =0.3228 ± 0.247 w_2 =34.667 ± 1.01 w_3 =4.9796 ± 117 w_4 =0.029929 ± 72.9 w_5 =0.048234 ± 235 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[284,*] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.27539,0.3228,34.667,4.9796,0.029929,0.048234} V_chisq= 526.746;V_npnts= 547;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 284;V_endRow= 3999; W_sigma={0.0618,0.247,1.01,117,72.9,235} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.27539 ± 0.0618 w_1 =0.3228 ± 0.247 w_2 =34.667 ± 1.01 w_3 =4.9796 ± 117 w_4 =0.029929 ± 72.9 w_5 =0.048234 ± 235 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2640] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.2473,-3.8611,34.875,4.991,0.034081,0.069363} V_chisq= 495.536;V_npnts= 472;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2640; W_sigma={0.213,0.918,1.04,126,61.8,252} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.2473 ± 0.213 w_1 =-3.8611 ± 0.918 w_2 =34.875 ± 1.04 w_3 =4.991 ± 126 w_4 =0.034081 ± 61.8 w_5 =0.069363 ± 252 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1827,2459] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.986,-2.8362,171.85,5.2633,0.044712,0.009776} V_chisq= 222.737;V_npnts= 389;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1827;V_endRow= 2459; W_sigma={0.286,1.21,668,51,234,102} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.986 ± 0.286 w_1 =-2.8362 ± 1.21 w_2 =171.85 ± 668 w_3 =5.2633 ± 51 w_4 =0.044712 ± 234 w_5 =0.009776 ± 102 „Make/D/N=5/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] „Make/D/N=5/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[0],W_coef[1] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2459] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.316,-4.3402,746.31,5.5067,0.047879,0.0065495} V_chisq= 226.021;V_npnts= 341;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2459; W_sigma={0.541,2.33,8.08e+03,29.7,218,59.8} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.316 ± 0.541 w_1 =-4.3402 ± 2.33 w_2 =746.31 ± 8.08e+003 w_3 =5.5067 ± 29.7 w_4 =0.047879 ± 218 w_5 =0.0065495 ± 59.8 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2459] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.316,-4.3402,746.31,5.5067,0.047879,0.0065495} V_chisq= 226.021;V_npnts= 341;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2459; W_sigma={0.541,2.33,8.08e+03,29.7,218,59.8} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.316 ± 0.541 w_1 =-4.3402 ± 2.33 w_2 =746.31 ± 8.08e+003 w_3 =5.5067 ± 29.7 w_4 =0.047879 ± 218 w_5 =0.0065495 ± 59.8 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.47235,-0.58576,31.449,5.039,0.046036,0.022873} V_chisq= 639.439;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={0.418,1.82,2.12,106,213,212} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.47235 ± 0.418 w_1 =-0.58576 ± 1.82 w_2 =31.449 ± 2.12 w_3 =5.039 ± 106 w_4 =0.046036 ± 213 w_5 =0.022873 ± 212 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.8145,-6.4557,28.79,4.9935,0.042483,0.03948} V_chisq= 475.613;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={0.376,1.65,0.987,0.00163,0.00189,0.00618} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.8145 ± 0.376 w_1 =-6.4557 ± 1.65 w_2 =28.79 ± 0.987 w_3 =4.9935 ± 0.00163 w_4 =0.042483 ± 0.00189 w_5 =0.03948 ± 0.00618 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.6478,-5.7226,26.913,4.9932,0.043824,0.041008} V_chisq= 476.826;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={0.379,1.66,1.1,0.00142,0.00184,0.0056} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.6478 ± 0.379 w_1 =-5.7226 ± 1.66 w_2 =26.913 ± 1.1 w_3 =4.9932 ± 0.00142 w_4 =0.043824 ± 0.00184 w_5 =0.041008 ± 0.0056 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.8145,-6.4557,28.79,4.9935,0.042483,0.03948} V_chisq= 475.613;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={0.376,1.65,0.987,0.00163,0.00189,0.00618} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.8145 ± 0.376 w_1 =-6.4557 ± 1.65 w_2 =28.79 ± 0.987 w_3 =4.9935 ± 0.00163 w_4 =0.042483 ± 0.00189 w_5 =0.03948 ± 0.00618 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.02} **** Singular matrix error during curve fitting **** There may be no dependence on these parameters: W_coef[2],W_coef[3],W_coef[4],W_coef[5] „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,0.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={4.6831,-18.765,0.99836,4.1824,-0.014231,-0.01475} V_chisq= 3251.88;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={3.33,13.6,2.46,0.102,0.087,0.181} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =4.6831 ± 3.33 w_1 =-18.765 ± 13.6 w_2 =0.99836 ± 2.46 w_3 =4.1824 ± 0.102 w_4 =-0.014231 ± 0.087 w_5 =-0.01475 ± 0.181 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D 9 iterations with no decrease in chi square Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={4.6831,-18.765,0.99836,4.1824,-0.014231,-0.01475} V_chisq= 3251.88;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={3.33,13.6,2.46,0.102,0.087,0.181} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =4.6831 ± 3.33 w_1 =-18.765 ± 13.6 w_2 =0.99836 ± 2.46 w_3 =4.1824 ± 0.102 w_4 =-0.014231 ± 0.087 w_5 =-0.01475 ± 0.181 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,4.95,0.04,.01} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni1 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni_kev_Hist[1993,2659] fit_Ni_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={1.5031,-5.1293,38.323,4.9693,0.04099,0.029264} V_chisq= 336.638;V_npnts= 424;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1993;V_endRow= 2659; W_sigma={0.432,1.88,1.11,0.00185,0.00142,0.00312} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =1.5031 ± 0.432 w_1 =-5.1293 ± 1.88 w_2 =38.323 ± 1.11 w_3 =4.9693 ± 0.00185 w_4 =0.04099 ± 0.00142 w_5 =0.029264 ± 0.00312 „display ni2_kev_hist „duplicate ni2_kev_hist weight_ni2 „weight_ni2=sqrt(weight_ni2) „ShowInfo „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,34,5.2,0.04,.02} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Ni2_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_ni2 /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Ni2_kev_Hist[1968,2843] fit_Ni2_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.38264,-0.51264,33.529,5.2668,0.030526,0.010925} V_chisq= 276.713;V_npnts= 463;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1968;V_endRow= 2843; W_sigma={0.296,1.32,1.06,0.00233,0.00166,0.00142} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.38264 ± 0.296 w_1 =-0.51264 ± 1.32 w_2 =33.529 ± 1.06 w_3 =5.2668 ± 0.00233 w_4 =0.030526 ± 0.00166 w_5 =0.010925 ± 0.00142 „ModifyGraph lsize(fit_Ni2_kev_Hist)=1.5 „display al_kev_hist „duplicate al_kev_hist weight_al „weight_al=sqrt(weight_al) „ShowInfo „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,9,2.19,0.2,.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef AL_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_al /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: AL_kev_Hist[538,1595] fit_AL_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={-1.5807,2.9092,7.7663,2.2653,0.25679,0.24308} V_chisq= 594.444;V_npnts= 758;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 538;V_endRow= 1595; W_sigma={0.491,0.554,0.218,0.0112,0.0102,0.05} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =-1.5807 ± 0.491 w_1 =2.9092 ± 0.554 w_2 =7.7663 ± 0.218 w_3 =2.2653 ± 0.0112 w_4 =0.25679 ± 0.0102 w_5 =0.24308 ± 0.05 „display sn_kev_hist „ShowInfo „duplicate sn_kev_hist weight_sn „weight_sn = sqrt(weight_sn) „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,9,3.8,0.2,.15} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Sn_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_al /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Sn_kev_Hist[1128,2442] fit_Sn_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.55524,-1.0727,12.748,3.9431,0.2495,0.67226} V_chisq= 47.2428;V_npnts= 283;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1128;V_endRow= 2442; W_sigma={0.72,1.88,5.62e+05,2.38e+04,7.32e+03,3.95e+04} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.55524 ± 0.72 w_1 =-1.0727 ± 1.88 w_2 =12.748 ± 5.62e+005 w_3 =3.9431 ± 2.38e+004 w_4 =0.2495 ± 7.32e+003 w_5 =0.67226 ± 3.95e+004 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,9,3.8,0.1,.05} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Sn_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_al /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Sn_kev_Hist[1128,2442] fit_Sn_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.5056,-0.94465,14.808,3.8866,0.089357,0.058471} V_chisq= 47.2605;V_npnts= 283;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1128;V_endRow= 2442; W_sigma={0.685,1.8,3.36e+06,2.79e+04,1.06e+04,1.39e+04} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.5056 ± 0.685 w_1 =-0.94465 ± 1.8 w_2 =14.808 ± 3.36e+006 w_3 =3.8866 ± 2.79e+004 w_4 =0.089357 ± 1.06e+004 w_5 =0.058471 ± 1.39e+004 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,2,9,3.8,0.1,.05} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Sn_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_sn /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Sn_kev_Hist[1128,2442] fit_Sn_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.0045279,1.1007,10.956,3.8396,0.13568,0.13031} V_chisq= 510.663;V_npnts= 662;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1128;V_endRow= 2442; W_sigma={0.319,0.882,0.346,0.00517,0.00473,0.0228} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.0045279 ± 0.319 w_1 =1.1007 ± 0.882 w_2 =10.956 ± 0.346 w_3 =3.8396 ± 0.00517 w_4 =0.13568 ± 0.00473 w_5 =0.13031 ± 0.0228 „Make/D/N=6/O W_coef „W_coef[0] = {-0.1,1,10,3.8,0.13,.1} „FuncFit/NTHR=0/TBOX=777 GaussTail W_coef Sn_kev_Hist[pcsr(A),pcsr(B)] /W=weight_sn /I=1 /D Fit converged properly Curve fit with data subrange: Sn_kev_Hist[1128,2442] fit_Sn_kev_Hist= GaussTail(W_coef,x) W_coef={0.34746,0.1736,11.003,3.8349,0.13864,0.16563} V_chisq= 501.584;V_npnts= 662;V_numNaNs= 0;V_numINFs= 0; V_startRow= 1128;V_endRow= 2442; W_sigma={0.292,0.82,0.343,0.00448,0.00423,0.0336} Coefficient values ± one standard deviation w_0 =0.34746 ± 0.292 w_1 =0.1736 ± 0.82 w_2 =11.003 ± 0.343 w_3 =3.8349 ± 0.00448 w_4 =0.13864 ± 0.00423 w_5 =0.16563 ± 0.0336 „ModifyGraph lsize(fit_Sn_kev_Hist)=1.5 „ModifyGraph lsize(fit_AL_kev_Hist)=1.5 !ģ{‡Ta¶ĄS¤ščVeĶaVeĶP pulse_combģ{‡P š?š?š?š?.@š?š?š?š?š?š?@š?@@@@"@$@&@&@<@B@A@?@N@S@€P@€U@@Z@]@\@€[@@[@Ą^@@Z@V@ĄV@R@S@€L@€E@H@9@:@@@1@0@"@$@@@@@š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?@@"@,@1@7@:@€@@E@K@ĄP@€K@€U@€U@ĄT@Ą[@@[@Y@€W@€Z@€[@€[@@U@X@€S@@Q@I@€F@H@=@2@1@*@@@@@š?š?š?š?š?š?š?š?@š?š?@"@,@&@4@€B@<@J@€J@€R@T@R@X@@Y@[@@\@€W@Ą_@@Z@Ą]@T@ĄV@€S@ĄS@€N@H@>@€@@:@2@0@@@"@ @@@š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?@š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?š?@zĄ?Øšč)VeĶ)VeĶ pulse_comb_Histģ{‡ 0@š?š?š?@ߥ/€?€?@€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?@@€?@€?€?€?@€?€?@€?€?€?€?€?@€?@€?€?€?€?@€?@€?€?€?€?@€?€?€?@@@@€?€?€?€?@@€?€?@@@€?€?@@€?€?€?@€@@@€?€?@@@€@@@€?€?@@@@@@€@€?€?@@@@Ą@ @@@A€@ @ @ @ @ @€?@@Ą@€@ @ą@€@A@@0A @ą@€@@A @€@@@€@A€@ @€@@@@@€@@@@€?@@@€?€@€?@@@@@@€?@@@€?€?€?€?€?€?€?€?@@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?@€?€?€?@€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?@€?@€?€@€?@€?@€?€?@€?@€?€?€?@€?€@€?€?€?€@€?@@€?€?@€?@@@€?@@@@@€@@€?ą@@@@@@ @ @ @€@@@@ @ @€@Ą@€@@@@@€@@@ @Ą@ą@€@@@A@@ą@@€@A@€@@@ @ą@Ą@ @ @€? @@@@@@@@@@@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?@@€?€?€?€?€?€?@€?€?€?@@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?@€?€@€?@€?€?@@€?@€?€?€?€?@@@€?@@@@@@€?@ą@€?€?€@@@€@@ @€@€? @ą@A€?ą@€@@@@@Ą@ @Ą@ @ą@€@ @ @ @ą@0A@A@ @Ą@Ą@@@€@ @Ą@€@ @@A€@ą@€@ @@@€?€?@€?€?@€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@@€?€?€?€?€?@@€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?@@ą@€?@€?€?@€?@@€?€?@@@€?€?@€?€?@@€?€?@@€?€?@€?€?€?€?€?@@@€?@@€?€?@€?€?@€?€?€?€?@@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?@@@€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?@€?@€?€?€?@€?€?€?€?€?@€?€?@@@€?€?€?@@@€?@@@€?@€?@@@€?@@@@€?€?€@€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?€?@€?€?€?€?€?@€?€?€?€?@@€?€?€?@€?€?€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?€?€?@€?€?@@€?€?€@€@@€?€?€@@@€?@@€?€?€?@@€?€?€?€? @€?€?@€?€?€?@@€?€?@@@@€?€?€?@€?€?€?€?€?€?@ØŽĄ?¬ščÓVeĶNXeĶ pulse_hist_combģ{‡ 0@š?š?š?@ߥ0@€?€?@€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?€?@€?@€?€?@@€?€@€@€@Ą@ 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Either click the \f01Auto-locate Peaks\f]0 button, above, or drag a marquee on the graph and select \f01Add or Edit Peaks\f]0 from the marquee menu.TraceInfoForAddOrEditDataķ®HēµXWAVE:;YAXIS:left;XAXIS:bottom;AXISFLAGS:;AXISZ:NaN;XWAVEDF:;YRANGE:[*];XRANGE:;ERRORBARS:;RECREATION:zColor(x)=0;zColorMax(x)=0;zColorMin(x)=0;zmrkSize(x)=0;zmrkNum(x)=0;zpatNum(x)=0;textMarker(x)=0;arrowMarker(x)=0;mask(x)=0;patBkgColor(x)=0;useNegPat(x)=0;hBarNegFill(x)=0;usePlusRGB(x)=0;plusRGB(x)=(65535,0,0);useNegRGB(x)=0;negRGB(x)=(65535,0,0);toMode(x)=0;mode(x)=0;marker(x)=0;lSize(x)=1;lStyle(x)=0;lSmooth(x)=0;rgb(x)=(65535,0,0);msize(x)=0;mrkThick(x)=0.5;opaque(x)=0;hbFill(x)=0;gaps(x)=1;live(x)=0;quickdrag(x)=0;mskip(x)=0;cmplxMode(x)=0;hideTrace(x)=0;useMrkStrokeRGB(x)=0;mrkStrokeRGB(x)=(0,0,0);useBarStrokeRGB(x)=0;barStrokeRGB(x)=(0,0,0);offset(x)={0,0};muloffset(x)={0,0}; MPF_SetFolder_1 @˜`«!Tńč ¢šŠJū鵏ą_1J–Žɕ"ņĘ_ŖFÅ-C?įrÄøƒC^ŻāĄMPF2ConstraintsShowingnegativePeaksdisplayPeaksFullWidthš?panelPositionMPF2_UserCursorsMPF2OptionsShowingš?XPointRangeBeginŒš@XPointRangeEndĢ„@XPointRangeReversedAutoFindNoiseLevelåŠJė#ł’?AutoFindSmoothFactor@AutoFindTrimFraction@MPF2_FitCurvePoints"K+ö9©@MPF2_FitDate33³K[­éAMPF2_FitPointsP{@MPF2_FitChiSqČkŻ}įŖu@YWvName’æ2Ī:šDńčØę’æķ®Øęroot:Ni_kev_HistXWvName’æ2Ī:šDńčØę’æķ®ØęGraphName2Ī:šDńčØę’æķ®ØęGraph0MPF2WeightWaveNameØę’æķ®Øęroot:weight_ni1MPF2MaskWaveNameeØę’æķ®ØęinterPeakConstraintsØę’æķ®ØęFuncListStringaintsØę’æķ®ØęSavedFunctionTypessØę’æķ®ØęConstant;ExpModGauss;MPF2_Results_DataWavesTitleØę:\f01\K(52428,1,1)Data Wave:\f00\K(0,0,0) root:Ni_kev_HistMPF2_Results_DateTitleitleØę?Multi-peak fit completed 2:26 AM 3/17/2013 Multi-peak Fit Set 1MPF2_ReportNameeTitleitleØęMultipeakSet1Reportˆ‚óHˆńčÆŲjĶ\ŚjĶBaseline CoefsTńčš?š?š?š?åló6»dõ?‰W‰AńčÆŲjĶ5ÜjĶHoldStringsTńčš?š?š?š?åmŒńč0”“T”ńčĀŲjĶĀŲjĶW_AutoPeakInfoTńčš?š?š?š?ånž@rnŻ;²æ„AtŪ_;p[; Ł‡`˜ńčåŲjĶ\ŚjĶPeak 0 CoefsTńčš?š?š?š?åoSˆyYr@Ł–Ś„:€æwŽ~[UYP@}§éuŲ°æĪĪՆ ńčĀŲjĶwŚjĶconstraintsTextWaveTńčš?š?š?š?åpœńčMINK0:;MAXK0:;MINK0:;MAXK0:;MINK1:;MAXK1:;MINK2:;MAXK2:;MINK3:;MAXK3:;FĄ ^<€ ¬ńč\ŚjĶ\ŚjĶčPeak 0TńččŲąvōäa?š?š?š?Év¾Ÿ/ @åqÓėąÕ~¹ > ėÅĒžI!>ß}2_ß!>yI÷8Źy">ķŠik#>pÓ:Ģo¾#>`ādģi$>1¦č]%>zq©Ļ%>zŹŒ&>&L9ęźN'>ļ]yŅL(>FC€®zč(>0 I3Ææ)>œo+'ž*>©–ś!„+>Ńi¹Žq,>:¢ę”g->†lgƒÆe.>·gõPl/>“ĖzĀē=0>įżä;Ź0>ĖܧtL[1>Ęš„_Bń1>W–ōńGŒ2>`•ųåˆ,3>†Ļåo2Ņ3>ęJs}4>U°FÄ{.5> uĶ}å5>d N­¢6>Qˆ8Ē>f7>ŸqB@j08>ÆPuvh9>ŠÄ‘]tŁ9>«‹°ęŹø:>:s«Ÿ;>SuÉżUŽ<> ¼Ož…=>}įL«„>>˜ŸSöƋ?>·įF)N@>AXŪ² Ū@>#“år«lA>1ŗs7B>5{š,ŲžB>Äģ®ƒ¹?C>o:iŚęC>ģVQõ‘D>sAĀ®CE>ĪžōgūE>Ū®Į‚T¹F>ĢźŖ}G>]\›ŠŸHH>‚ŗ€1oI>Łń€RSóI>Ń²a‰ÓJ>wųĝP»K>ŁŌgźŖL>āßUš¢M>ęžÓE¦¢N>kĖDqV«O>æ‰åĄz^P>ó) SčėP>ŌÓ~Q>Ÿ µ€>R>‘nūz±R>/©VżRS>"ółS>ÜrPp‹¦T>÷”¼÷öXU>?ØŚ hV>Į<†­ŠV>TD«,•W>XŃ«›ķ`X>ēšųŽ3Y>uĖę+L Z>Akį bīZ>|‰…Õ×[>”_l›Ē\>ā€?CĄ]>ÓąuqOĮ^>Qi…Ė_> Ÿ·Ün`>jpÕ×ü`>QŌŁØa>Ņ6“˜W'b>€śq0Äb>¼”npTfc>d9Sń d>5aa6»d>©EõyTne>’ķg$~'f>«ŲL›ēęf>ČÕÜʬg>2°³¹Syh>D9ÕäĒLi>]K­_'j>§7æV k>Ÿ?fŌīņk>(c (iäl>k„|× Žm>%$ŹLąn>ßaRŚźo>NĢOp>·ēóJŲ q>u‘n1”q>pcĶ‚9r>*v ųÖr>¶üå¾ys>—ĄW‰"t>‰<öĻt>Ūg<^Ēƒu>}DĆYŖ=v>Ź\ŻbÓżv>$#Ę­xÄw>ś CŅ‘x>&,Zfy>„ZŲó‹Az>å×e${>y$4¶ē|>"\’·S}>WxÖ<īū}>`‡öżž~>Åāõūe€>nTÕåя€>\‹Äé>›õÕ²>”„F1ĄK‚>[qN›Óé‚>5d"Ź<ƒ>LļńÕ)6„>BĆ-eŹä„>Ɩų¹O™…>. 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Tag/C/N=PeakTag12/F=0/B=1/A=MB/X=0.00/Y=1.00/L=0/P=1 'Peak 12', 28785.04962476531, "\\Zr08012" SetDrawLayer ProgBack SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine -27510.3336991915,0,-27510.3336991915,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine -21137.9368900193,0,-21137.9368900193,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine -16620.7710587689,0,-16620.7710587689,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine -12042.3258687313,0,-12042.3258687313,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine -7493.33753767829,0,-7493.33753767829,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine -2944.87759405521,0,-2944.87759405521,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= (56797,56797,56797) DrawLine 1503.58072636104,0,1503.58072636104,1 SetDrawEnv xcoord= bottom,ycoord= prel,linefgc= 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MPF2_UserCursorsCheckbox,pos={10,4},size={98,14},title="Use Graph Cursors" CheckBox MPF2_UserCursorsCheckbox,value= 0 Button MPF2_HelpButton,pos={205,1},size={50,20},proc=MPF2_DoHelpButtonProc,title="Help" DefineGuide UGH0={FT,25},UGH1={UGH0,68},UGH3={FB,-23},UGH2={UGH3,-89} SetWindow kwTopWin,hook(MPF2_PanelKillHook)=MPF2_PanelKillHook SetWindow kwTopWin,hook(MPF2_PanelResizeHook)=MPF2_PanelResizeHook SetWindow kwTopWin,userdata(MPF2_UPDATEPANELVERSION)= "2.15" SetWindow kwTopWin,userdata(MPF2_hostgraph)= "MultipeakFit_Set6" SetWindow kwTopWin,userdata(MPF2_DataSetNumber)= "6" NewPanel/W=(0,86,265,149)/FG=(,UGH0,,UGH1)/HOST=# ModifyPanel frameStyle=0, frameInset=0 GroupBox MPF2_LocatePeaksGroupBox,pos={8,2},size={249,61},title="Locate Peaks" GroupBox MPF2_LocatePeaksGroupBox,fStyle=1 Button MPF2_AutoLocatePeaksButton,pos={53,21},size={158,20},proc=MPF2_AutoLocatePeaksButtonProc,title="Auto-locate Peaks Now" Button MPF2_AutoLocatePeaksButton,fSize=10 CheckBox MPF2_NegativePeaksCheck,pos={90,44},size={84,14},title="Negative Peaks" CheckBox MPF2_NegativePeaksCheck,variable= root:Packages:MultiPeakFit2:MPF_SetFolder_6:negativePeaks CheckBox MPF2_DiscloseAutoPickParams,pos={14,45},size={16,14},proc=MPF2_DiscloseAutoPickCheckProc,title="" CheckBox MPF2_DiscloseAutoPickParams,value= 0,mode=2 RenameWindow #,P0 SetActiveSubwindow ## NewPanel/W=(66,86,199,260)/FG=(FL,UGH1,FR,UGH2)/HOST=# ModifyPanel frameStyle=0, frameInset=0 CheckBox MPF2_DiscloseConstraints,pos={115,2},size={104,14},proc=MPF2_DiscloseConstraints,title="Apply Constraints" CheckBox MPF2_DiscloseConstraints,fSize=10,value= 0 ListBox MPF2_PeakList,pos={6,20},size={305,252},proc=HierarchicalListListProc ListBox MPF2_PeakList,userdata(MPF2_DataSetNumber)= "6" ListBox MPF2_PeakList,userdata(HierarchicalListInfo)= A"!!*'jBk;P0K0;P2K1E;sFD4Q_@;@Vp@;]Xm,>^/rzzzzzzzzzzzzzzz" Button MPF2_SelectMaskWave,userdata(popupWSInfo) += 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MPF2_SelectMaskWave,userdata(PopupWS_FullPath)= "_none_" Button MPF2_SelectMaskWave,userdata(PopupWS_SelectableStrings)= "_none_;" TitleBox MPF2_WeightWaveTitle,pos={8,99},size={69,13},title="Weight Wave:" TitleBox MPF2_WeightWaveTitle,fSize=10,frame=0 Button MPF2_SelectWeightWave,pos={75,95},size={179,20},proc=PopupWaveSelectorButtonProc,title="\\JR_none_ \\W623" Button MPF2_SelectWeightWave,userdata(popupWSInfo)= A"!!*'oF_l/6E+NHn7VQsO;e:&.,>E;sFD4Q_@;@Vp@;]Xm,>^/rzzzzzzzzzzzzzzz" Button MPF2_SelectWeightWave,userdata(popupWSInfo) += A"!!!!n:e!3I;e9cV@rtd`BkM+$=(-8`zzzzzzzzzz!!!!n:e!3I=(Q)YBQR Function Peaks(n) // This function is used to create n Peak waves. // These waves are used to list the coefficients and parameters // of the FitPeaks(n) function. // It can be called from the command prompt in the following // manner: Peaks(3) // This will produce three waves named Peak_0, Peak_1, Peak_2 // The 7 points in each Peak_i wave correspond to the following values // which should be inputed by the user: // // P0 = Background Slope // P1 = Background Offset // P2 = Area of peak // P3 = Centroid of peak // P4 = Sigma of peak // P5 = X start (in points, not X value) // P6 = X finish (in points, not X value) // // The X start/finish should be determined by placing a cursor on the desired start point // and finish point on either side of the peak and inputing the corresponding X point values. // The FitPeaks function will -not- use the cursors themselves as start/finish markers. // This must be defined by the user. Variable n // Parameter variable Variable i String i_string String WaveNameString // Create a table Edit as "PeakParameters" For (i=0;i= w[3]-w[5]) tail = w[2]*exp(-(x-w[3])^2/(2*w[4]^2)) Endif // Returns the combined fit Return tail End Function GaussTail4 (w, x) : FitFunc // Parameter declaration Variable x // X coordinate Wave w // Wave with the coefficient of the fit // Local variable declaration Variable bg // Background Variable tail // Asymmetric Gaussian with low-energy Tail // Calculate the background bg = w[0]*x + w[1] if (x < w[3]-w[5]) //tail =bg+ w[2]*exp(-w[5]*((2*x-2*w[3]+w[5])/w[4])^2) tail =bg+ w[2]*exp(w[5]*(2*x-2*w[3]+w[5])/(2*w[4]^2)) // tail = 0 // Observe gaussian side only elseif (x >= w[3]-w[5]) // Calculate the peaks tail = w[2]*exp(-(x-w[3])^2/(2*w[4]^2)) // tail = 0 // Observe low-energy tail only endif return tail End Function SingleGauss (w, x) : FitFunc // Parameter declaration VARIABLE x // X coordinate WAVE w // Wave with the coefficient of the fit // Local variable declaration VARIABLE bg // Background VARIABLE peak // Gaussian Peak // Calculate the background bg = w[0]*x + w[1] // Calculate the peaks peak =w[2]*exp(-(x-w[3])^2/(2*w[4]^2)) // Return the function value return bg + peak End