Although the fundamental, theoretical peak shape in X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) is Lorentzian, some Gaussian character is observed in most XPS signals. Additional complexity in the form of asymmetry is also found in many XPS signals, which requires more advanced peak shapes than the traditional, symmetric Voigt and Gaussian-Lorentzian sum and product (pseudo-Voigt) functions. Here, we discuss the merits and disadvantages of four approaches that have been used to introduce asymmetry into XPS peak shapes: addition of a decaying exponential tail to a symmetric peak shape, the Doniach-Sunjic peak shape, the double-Lorentzian, DL, function, and the LX peak shapes, which include the asymmetric Lorentzian (LA), finite Lorentzian (LF), and square Lorentzian (LS) functions. The Doniach-Sunjic peak shape is the only asymmetric, synthetic peak that has a theoretical basis. However, it has an infinite integral, which makes it problematic in quantitative work. The mathematical bases for the LX and DL peak shapes are discussed, and practical examples of their use in peak fitting are presented. The case is made for the Voigt function being the most appropriate function for XPS peak fitting, in general, which suggests that a modified Voigt function may be the most reasonable for fitting asymmetric XPS signals. The LX and DL functions include convolution with a Guassian, which, with the exception of the LS function, makes them Voigt-like functions. The sources of asymmetry and its complexity are discussed. It is emphasized that not every asymmetric spectrum should be fit with an asymmetric peak shape.

中文翻译：

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讨论在 X 射线光电子能谱 (XPS) 中拟合不对称信号的方法，并指出类 Voigt 峰形的重要性

尽管 X 射线光电子能谱 (XPS) 中的基本理论峰形是洛伦兹峰形，但在大多数 XPS 信号中观察到一些高斯特征。在许多 XPS 信号中还发现了不对称形式的额外复杂性，这需要比传统的对称 Voigt 和高斯-洛伦兹和和积（伪 Voigt）函数更先进的峰形。在这里，我们讨论了用于将不对称性引入 XPS 峰形的四种方法的优缺点：向对称峰形添加衰减指数尾部、Doniach-Sunjic 峰形、双 Lorentzian、DL、函数和 LX 峰形，包括不对称洛伦兹 (LA)、有限洛伦兹 (LF) 和平方洛伦兹 (LS) 函数。Doniach-Sunjic 峰形是唯一的不对称峰形，具有理论基础的合成峰。然而，它有一个无穷大的积分，这使得它在定量工作中存在问题。讨论了 LX 和 DL 峰形的数学基础，并介绍了它们在峰拟合中使用的实际示例。通常情况下，Voigt 函数是最适合 XPS 峰值拟合的函数，这表明修改后的 Voigt 函数可能最适合拟合不对称 XPS 信号。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数外，这使它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。这使得它在定量工作中存在问题。讨论了 LX 和 DL 峰形的数学基础，并介绍了它们在峰拟合中使用的实际示例。通常情况下，Voigt 函数是最适合 XPS 峰值拟合的函数，这表明修改后的 Voigt 函数可能最适合拟合不对称 XPS 信号。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数外，这使它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。这使得它在定量工作中存在问题。讨论了 LX 和 DL 峰形的数学基础，并介绍了它们在峰拟合中使用的实际示例。通常情况下，Voigt 函数是最适合 XPS 峰值拟合的函数，这表明修改后的 Voigt 函数可能最适合拟合不对称 XPS 信号。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数外，这使它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。并介绍了它们在峰值拟合中使用的实际示例。通常情况下，Voigt 函数是最适合 XPS 峰值拟合的函数，这表明修改后的 Voigt 函数可能最适合拟合不对称 XPS 信号。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数外，这使它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。并介绍了它们在峰值拟合中使用的实际示例。通常情况下，Voigt 函数是最适合 XPS 峰值拟合的函数，这表明修改后的 Voigt 函数可能最适合拟合不对称 XPS 信号。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数外，这使它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数之外，这使得它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。LX 和 DL 函数包括与 Guassian 的卷积，除了 LS 函数外，这使它们成为 Voigt 类函数。讨论了不对称的来源及其复杂性。需要强调的是，并非每个非对称光谱都应与非对称峰形拟合。