PAN Blend powder packages

Fityk è un programma flessibile e portabile per l'interpolazione non lineare di funzioni analitiche (in particolare per funzioni con picchi) e l'analisi dati (solitamente dati sperimentali). In altre parole, per l'analisi e la separazione di picchi non lineari.

È stato sviluppato per l'analisi di pattern di diffrazione, ma può anche essere usato in altri campi, poiché il concetto e le operazioni specifiche per la cristallografia sono separati dal resto del programma.

Fityk offre vari metodi di interpolazione non lineare, sottrazione di fondo, calibrazione di dati, posizionamento facilitato di picchi e variazione dei parametri del picco, automazione tramite script e molto altro. Il principale vantaggio del programma è la flessibilità: i parametri dei picchi possono essere arbitrariamente collegati con altri parametri, ad esempio la larghezza del picco può essere una variabile indipendente, può essere la stessa larghezza di un altro picco o un'espressione complicata relativa a tutti i picchi.

Per il materiale JavaScript nella documentazione è necessario libjs-sphinxdoc.

xylib è una libreria C++ per leggere file che contengono dati x-y relativi alla diffrazione da polveri, alla spettroscopia e ad altri metodi sperimentali.

Questo pacchetto contiene un piccolo programma, xyconv, che converte i file gestiti dalla libreria xylib in TSV (tab-separated value, valori separati da tabulazioni).

FOX è un programma per la determinazione ab initio della struttura dalla diffrazione della polvere (neutroni, raggi X). La struttura dei cristalli può essere descritta come qualsiasi combinazione di atomi, molecole o poliedri, senza informazioni a priori riguardanti la connettività di questi "elementi costruttivi". FOX può fare ottimizzazioni globali multi-modello e correggere automaticamente posizioni speciali.

FOX può anche essere usato per scopi educativi per visualizzare la struttura dei cristalli in 3D con il modello di diffrazione della polvere associato.

PyFAI è una libreria Python per integrazione azimutale; permette la conversione di immagini di diffrazione riprese con rilevatori 2D come telecamere CCD in pattern di diffrazione da polveri dei raggi X che possono essere usati da altri software come gli strumenti di raffinamento Rietveld (cioè FullProf), analisi di fase o analisi di texture.

Siccome PyFAI è una libreria, il suo obiettivo principale è di essere integrata in altri strumenti come PyMca, LiMa o EDNA. Per eseguire analisi di dati in linea, la descrizione precisa delle condizioni sperimentali deve essere conosciuta. Questa è la ragione per cui PyFAI include codice per l'ottimizzazione delle geometrie che lavora su "powder ring" dei campioni di riferimento. Alternativamente, PyFAI può anche importare geometrie di cui si è fatto il fit con altri strumenti come Fit2D.

PyFAI è stata progettata per funzionare con qualsiasi tipo di rivelatore con qualsiasi geometria (trasmissione, riflessione, fuori asse, ...). Usa la libreria FabIO Python per leggere la maggior parte delle immagini riprese dai diffrattometri.

SPD stands for SPatial Distortion. Written in C language, this command-line driven program deals with images coming from X-ray diffusion/diffraction experiments. It does subsequently:

 *intensity corrections (dark current, flat field correction, ...),
 *geometry corrections using spline files or a pair of distortion arrays,
 *azimuthal integration in 2D or 1D after maskin defective pixels.
SPD was originally written by Jorg Klora for ESRF and was re-written by Peter

Boesecke. Maintenance and packaging of the program are provided by Rainer Wilcke and Jerome Kieffer from software group at ESRF.

GSAS-II is an open source Python project that addresses all types of crystallographic studies, from simple materials through macromolecules, using both powder and single-crystal diffraction and with both x-ray and neutron probes. Measurements can be constant wavelength (or in the future, neutron TOF.) At present, code is being developed for all the various steps in diffraction analysis, such as data reduction, peak analysis, indexing, structure solution and structure refinement.

At present GSAS-II can be used for processing of area detector data, peak fitting, auto-indexing, structure solution, Pawley and Rietveld fitting. Many of the nice features of GSAS are present and some things work much better than in GSAS, but other features are yet to come. At this point only x-rays and constant wavelength neutrons are implemented (no TOF). The GUI is self-documenting with help pages for every GUI page. The code is changing on a regular basis, so expect things to break from time to time and you should 'Update' frequently to stay abrest of new features as they are added.

PyXRD is a python implementation of the matrix algorithm for computer modeling of X-ray diffraction (XRD) patterns of disordered lamellar structures. It's goals are to:

• provide an easy user-interface for end-users
• provide basic tools for displaying and manipulating XRD patterns
• produce high-quality (publication-grade) figures
• make modelling of XRD patterns for mixed-layer clay minerals 'easy'
• be free and open-source (open box instead of closed box model)

PyXRD was written with the multi-specimen full-profile fitting method in mind. A direct result is the ability to 'share' parameters among similar phases. This allows for instance to have an air-dry and a glycolated illite-smectite share their coherent scattering domain size, but still have different basal spacings and interlayer compositions for the smectite component.

Other features are (incomplete list):

• Import/export several common XRD formats (.RD, .RAW, .CPI, ASCII)
• simple background subtraction/addition (linear or custom patterns)
• smoothing patterns and adding noise to patterns
• peak finding and annotating (markers)
• custom line colors, line widths, pattern positions, ...
• goniometer settings (wavelengths, geometry settings, ...)
• specimen settings (sample length, absorption, ...)
• automatic parameter refinement using several algorithms, e.g.:
  • L BFGS B
  • Brute Force
  • Covariation Matrix Adapation Evolutionary Strategy (CMA-ES; using DEAP)
  • Multiple Particle Swarm Optimization (MPSO; using DEAP)
• scripting support