DRTxECM

v0.2.0 English

常見問題

安裝與執行

Windows 顯示「不明的發行者」或 SmartScreen 警告?

因為本專案未購買程式碼簽章憑證。這是所有免費開源軟體的共同情況,並非病毒。 你可以:點「更多資訊」→「仍要執行」;或自行從原始碼建置, 以確保執行檔與原始碼一致。也可以到 下載頁用 SHA256 驗證檔案。

需要安裝 Python 嗎?

不需要。下載的 ZIP 已經包含執行環境(PyQt5 與所有科學計算套件), 解壓後直接執行 DRTxECM.exe 即可。 只有想自己從原始碼執行或建置時才需要 Python。

防毒軟體說有毒?

PyInstaller 打包的執行檔偶爾會被誤判,這是業界常見的假警報。 本專案的建置流程已刻意關閉 UPX 壓縮以降低誤判率。 可以先用 SHA256 驗證檔案,或自行從原始碼建置。

支援 macOS / Linux 嗎?

程式本身是跨平台的 Python 專案(PyQt5 + matplotlib),可以在 macOS 與 Linux 上 從原始碼執行。但打包好的免安裝版目前只提供 Windows, 因為打包流程建在 Windows 環境。macOS / Linux 的執行方式見 下載頁的「從原始碼執行」。

第一次啟動很慢?

正常現象。首次啟動要載入 PyQt5、matplotlib、scipy、scikit-learn 等函式庫, 依硬碟速度可能需要數秒到十數秒。之後啟動會快一些。

跳出了「找不到 xxx.dll」?

通常是沒有完整解壓就執行,或解壓過程被中斷。 請刪除整個資料夾重新解壓,並且不要在 ZIP 壓縮檔內直接雙擊執行。

資料與操作

支援什麼資料格式?

CSV 與 TXT,三欄(頻率、Z'、Z'')。不同儀器的表頭列數不一, 匯入時會開啟「EIS Data Import Preprocessing Panel」讓你指定要跳過幾列, 也可以用 Toggle Column 3 (Z'') Sign (* -1) 修正虛部正負號。

資料點數要有多少?

DRT 是病態的反算問題,點數越多、頻率涵蓋越廣越穩定。 實務上建議每個數量級至少 8 到 10 個點,整體涵蓋 4 個數量級以上。 點數太少會讓 γ(τ) 的解析度不足,也會讓 α 的自由擬合失去意義。

一定要做資料清理嗎?

不一定,但強烈建議。單一離群點會在 DRT 上產生整片假峰, 後續的高斯分解與電路擬合都會被帶偏。用 Clean Noise Data (Ctrl+D)在圖上點掉它們,成本很低但效益很大。

可以只做 DRT,不做電路擬合嗎?

可以。第一階段的 DRT 結果與 pyDRTtools 完全一致, 你可以只用它、匯出 γ(τ),完全不進入第二、三階段。

介面是英文的嗎?

是。圖形介面的文字沿用 pyDRTtools 的原始英文標籤, 這樣既有 pyDRTtools 使用者不需要重新適應。 本網站的中文說明會直接引用英文原文,方便對照。

方法與擬合

要選幾個峰?

先看 DRT 的 γ(τ) 有幾個明顯的峰,從那個數量開始。 峰數太少會讓擬合殘差出現系統性結構;太多則會過度擬合、產生沒有物理意義的分支。 建議從 2 到 4 個開始,並用 EIS Score 與殘差圖判斷。

DRT 結果出現負值?

γ(τ) 的負值通常代表正則化不足。可以:把 Parameter Selection Method 設為 GCV 讓程式自動選 λ、調大 FWHM Control、改用 Bayesian Run, 或檢查高頻電感是否處理妥當。

α 可以大於 1 嗎?

理論上不行。CPE 的 α 定義域是 (0, 1],α = 1 即理想電容。 DRTxECM 預設模式 <= 1 把 α 限制在 [0.2, 1.0], 另外提供一個容許到 1.05 的模式,用來吸收量測誤差與串聯電阻偏差, 讓擬合不會被硬邊界卡住。要報表上嚴格符合物理定義,請用 <= 1。

擬合不收斂怎麼辦?

最常見的原因是初始值太遠。建議:先用 Stage 2 得到好的初始猜測, 進入 Stage 3 後逐一放開參數——先讓 R 與 Q 自由,收斂後再放開 α。 一次把所有參數設成 free 通常會失敗。

與 ZView 這類商業軟體差在哪?

主要差在三點:(1) DRTxECM 內建完整的 DRT 分析,不需要另外做; (2) 電路擬合的初始值由 DRT 的峰自動推導,不必手動猜; (3) CPE 相角 α 是可自由擬合的參數,而不是被固定或限制。 詳細比較見 方法與原理。

可以收斂到跟 pyDRTtools 一模一樣的 DRT 結果嗎?

可以,而且本來就是。DRTxECM 完全沒有修改 pyDRTtools 的 DRT 計算程式碼, 相同的資料與設定會得到相同的 γ(τ)。

費用、隱私與授權

需要付費嗎?

完全免費開源(MIT)。沒有廣告、沒有追蹤、沒有付費版本、沒有功能分級。

資料會被上傳嗎?

不會。所有運算——包括 DRT、高斯分解與電路擬合——都在你的電腦上執行。 程式不含任何網路請求、不含任何統計上報。你可以完全拔掉網路使用。

可以拿來做商業用途嗎?

可以。MIT 授權允許自由使用、修改、散布,包含商業用途。 唯一的條件是保留著作權聲明。

在論文裡要怎麼引用?

若你使用了 DRT 的計算結果,必須引用 pyDRTtools 的原始文獻。 DRTxECM 本身的引用方式與完整文獻清單整理在 引用與致謝。

其他

發現 bug 或想許願新功能?

歡迎到 GitHub Issues 回報。 回報時請附上 Windows 版本、DRTxECM 版本,以及你使用的 DRT 設定 (離散化基底、Data Used、正則化參數等),會更容易重現問題。

可以貢獻程式碼嗎?

歡迎。專案是 MIT 授權,Pull Request 與 Issue 都開放。 若你修改了 pyDRTtools/ 底下的原始 DRT 程式碼, 請留意 extensions.py 與 layout.py 是 DRTxECM 的擴充部分, 其餘檔案是 pyDRTtools 的原始內容。