SdHAnalysis是一个用于分析量子振荡的数据处理流程。它是基于Python的一组函数，用于分析在脉冲和直流磁场中测量的Shubnikov-de Haas振荡。SdHAnalysis基于SdHDataSet类，该类包含了单个磁场扫描/脉冲的原始和处理后的数据，并包括用于分析和绘图的方法。目前，SdHAnalysis假定电阻率是使用隧道二极管振荡器测量的（即SdH表现为频率随逆场的振荡）。
数据处理步骤:
1. 导入数据，如有必要进行清理。
2. 反转磁场，进行样条拟合以获得均匀间隔的点，并减去多项式（逆磁场）磁阻背景信号。
3. 识别FFT中对应于SdH和磁断裂轨道的峰，以及任何混合信号或谐波。
4. 过滤振荡磁阻信号，以分离出感兴趣的每个轨道。
5. 计算磁阻振荡的振幅作为逆磁场的函数。
6. 将数据拟合到理论模型，提取材料参数，如有效质量、g因子、Dingle温度和磁断裂场。
计算有效质量需要许多温度下的SdH振荡（使用Lifshitz–Kosevich公式进行拟合）。我希望能很快实现这个计算。
通常情况下，除非从单独的测量中已知其中之一，否则无法从SdH中计算Dingle温度和磁断裂场。我不知道什么时候会实现这个计算形式。
依赖项:
- [`numpy`](http://www.numpy.org)
- [`scipy`](https://www.scipy.org)
- [`pandas`](http://pandas.pydata.org)
- [`matplotlib`](http://matplotlib.org)
- [`detect_peaks`](https://github.com/demotu/BMC/blob/master/functions/detect_peaks.py)（作者: Marcos Duarte）
- 用于[Jupyter](http://jupyter.org)笔记本的使用
