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Origin处理实验数据

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-- 实验 用Oｒigin软件处理实验数据

实验目的:

了解Origiｎ软件及其在数据处理中的应用。

实验仪器:

装有Orｉgin软件的 机一台。

Ｏrigin数据处理软件简介:

数据处理工作是繁琐、枯燥的，值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。Mｉcroｃａｌ软件公司的Origin软件就是一个短小精悍的数据处理软件。它在Ｗindows平台下工作，可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。这里不对该软件的使用做系统的介绍,只是结合几个例子说明Oｒiｇin5．0软件在物理实验中经常用到的几项功能。

一、误差计算

前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子，现在用Orｉgin来处理测量数据。

Ｏrｉgin中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”(ｐｒojecｔ）。当我们启动Oriｇin或在Origiｎ窗口下新建一个工程时，软件将自动打开一个空的数据表，供输入数据。默认形式的数据表中一共有两列，分别为“A(X)”和“B(Ｙ)”。将下表的8次测

次数 1 ２ 3 ４ 5 ６ 7

8

D/mｍ ２.125 2.131 2.121 2．１24 2．1２６ 2.127 2.1１5 2.129

量值输入到数据表的Ａ列（或B列)。用鼠标点“A(X)”,选中该列。点“Analysｉs”菜单，在下拉菜单项中选“Ｓtatiｓtics ｏn Cｏluｍｎs”,瞬间就完成了直径平均值(Mｅan）、单次测量值的实验标准差)(xS(软件记做ｓd)、平均值的实验标准差)(xS(软件记做se）的统计计算，其结果如下:

Ｃol（x) Mｅan(Y) Sd(yEr Se（yＥｒ Ｓｕm N

1 A 2.1177５ ０.00３２４ 0.00１15 １6．9４2 8

2

二、绘图

设一小球由静止下落，在不同位置处测量球下落经过的时间，得到数据如下表:

图一 误差处理结果 --

-- ｓ/ｍ 0.00 0．2０ 0.40 ０．60 ０．８0 1．00 1.20

t/s ０．000 0.198 ０.296 0．３41 0.４１7 ０.４4３ ０.508

用Oｒigin软件作图，分析s与ｔ之间的关系：

将距离s的数据输入到A列，将时间ｔ的数据输入到B列，如图二,在“Ｐlｏt”下拉菜单中选“Ｓcattｅr”，弹出一个对话框。鼠标点“Ａ(Ｘ)”,再在右边选“<->X”,则将“A（X)”设为x变量。同样，鼠标点“B(Y）”，再在右边选“<-＞Y”，则将“Ｂ(Y)”设为选“Cｏlumn”菜单下的“Add Ｎeｗ Cｏlumn”y变量。点“ＯK” ,出现实验数据的图表，如图三（a）所示。

Ｏrigin默认将图的原点设在第一个数据点的左下方,但是你可以改变这一设置。在“Format”下拉菜单中点“Axis→X Ａｘｉs”，可以修改x坐标的起止点和坐标示值增量。同样,点“Ａｘiｓ→Ｘ Axis”可以修改y轴的设置。此外，点“X Axis

Titles”和“Y Axiｓ Tiｔlｅｓ”项可以修改两坐标轴的说明,修改后的一例见图三(ｂ)。

图的右上角有一个文本框，鼠标双击文本框的空白处可以修改框内内容，单击下边工具条上的“T”按钮，再在图中任意位置点一下，还可以建立一个新的文本框，文本框中可以输入必要的说明。

三、函数图形的绘制

图三中所绘的不是一条直线。理论分析证明，s与t２之间才是线性关系。我们仍然可以用图1的数据表来画ｔ２－ｓ曲线。在数据表窗口,用鼠标选“Coｌｕmn”菜单下的“Aｄd New

Column”就会在数据表中增添“Ｃ(Ｙ)”列，再用鼠标选“Coｌumn”菜单下的“Seｔ Column

Vaｌues”,弹出一个对话框，供设定C列数值使用,C列的默认值是cｏl(Ｂ)－ｃol(A），即B列值与A列值之差。在这里将它改成col（Ｂ)^2,即B列数值的平方。重复绘图的步骤,只不过此时将“Ｃ（Ｙ）”设为y变量，就绘出了 ｔ2-s曲线如图四所示(图中的直线是拟合线）。根据这一方法,也可以画出三角函数、指数、对数等其他函数曲线。 图二 数据表

图三 自由落体的 t－s 图 --

-- --

--

四、曲线的拟合

Ｏｒiｇｉｎ软件具有多种常用函数曲线拟合功能。例如图四表现的应该是直线关系。在图形表窗口,用鼠标选“Aｎalysis”菜单下的“Fit Liｎｅar”就会完成直线y＝A+Bx的拟合，并计算出A、B值及A、Ｂ、Y的实验标准差Ｓ(x)(sd),A、B的实验标准差S(A)、Ｓ（Ｂ)(Ｅｒｒor）和相关系数(R),拟合结果如图五所示：

由此可以得到：

y=－ 0.001 ＋ 0．210x

即 t2 =- 0.0０1+０.210ｓ[S(y)=０.０08]

用类似的方法还可以进行多项式、指数等其他函数关系曲线的回归拟合。

当然，Oriｇin软件的功能远不止这些。有兴趣的同学可以通过软件使用手册或软件的“帮助文件”了解其更多的使用功能。

实验内容: 图四

t2 – s 图及拟合直线

图五 直线拟合结果 --

-- 用Oｒigｉn软件处理下面三题的数据。

一、用伏安法测电阻,数值如下表：

I/ｍＡ 0.00 2．00 4.００ 6．０0 8.00 1０.00 １２.0０ 1４.0０ １6.0０ 18.０0

U/V ０．0０ １.０0 2．01 3.0５ 4.00 ５．01 5.99 6.98 ８.00 9．00

I/mA 20．０0 2２.0０

U／V ９.99 1１．0０

用直角坐标纸作图,从图线上求出电阻值Ｒ；再用逐差法根据测量数据计算出R值，将两个结果进行比较。

二、水的表面张力在不同温度时的数值如下表所示。设F=ａT - ｂ，其中T为热力学温度,试用最小二乘法求常数ａ和b及相关系数。

Ｔ/K 28３ 2９３ 303 ３１3 32３ 333 34３

F／(1０－3N/M) 74．２2 ７２．75 7１.1８ 69.5６ 67.９１ 66．1８ ６4．41

三、一物体做匀速直线运动,在不同的时刻t，观察运动距离ｓ,结果如下：

t/s 1．００ ２．00 ３．00 4.０0 5.00 6.０0 7．00 8.00

s/ｃm 16.８ ２2.8 29．0 34.9 4０.8 46.3 52.4 58．６

1． 用作图法求物体运动的速度；

２. 用逐差法求物体运动的速度;

3. 用最小二乘法求物体运动的速度。

思考题：

1.什么是最小二乘法?相关的含义是什么？

2．简述Origｉｎ的使用方法，报告你的完成结果。

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Origin软件在杨氏模量实验数据处理中的应用

Origin软件在杨氏模量实验数据处理中的应用

墨曼　二　ＣＮ１１—２０３４／Ｔ　实验技术与管理　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　第２９卷第８期２Ｏ１２年８月　Ｖｏ１．２９　Ｎｏ．８　Ａｕｇ．２０１２　

Ｏｒｉｇｉｎ软件在杨氏模量实验数据　

处理中的应用　

蒋志年　，王春霞　

（１．广西民族师范学院物理与信息技术系，广西崇左　５３２２００；　

２．河海大学文天学院基础部，安徽马鞍山　２４３０３１）　

摘要：分别采用逐差法及Ｏｒｉｇｉｎ软件处理了杨氏模量实验数据，验证了Ｏｒｉｇｉｎ软件在处理线性拟合问题具　

有精确、高效等优点。说明Ｏｒｉｇｉｎ软件是实验数据处理的一种有效工具，值得进一步推广应用。　

关键词：实验数据处理；Ｏｒｉｇｉｎ；杨氏模量；最小二乘法；逐差法　

中图分类号：０４—５９　文献标志码：Ｂ　文章编号：１００２—４９５６（２０１２）０８　０１０１—０２　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｏｒｉｇｉｎ　ｉｎ　ｄａｔａ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｙｏｕｎｇ’Ｓ　

ｍｏｄｕｌｕｓ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　

Ｊ　ｉａｎｇ　Ｚｈｉｎｉａｎ　，Ｗａｎｇ　Ｃｈｕｎｘｉａ　

（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｐｈｙｓｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｘｉ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　

ｆｏｒ　Ｎａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｃｈｏｎｇｚｕｏ　５３２２００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｂａｓｉｃ，Ｗｅｎ　Ｔｉａｎ　

Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｈｏｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｍａａｎｓｈａｎ　２４３０３１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｏｒｉｇｉｎ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ａｒｅ　ｕｓｅｄ　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｔＯ　ａｎａｌｙｚｅ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　

ｏｆ　Ｙｏｕｎｇ’Ｓ　ｍｏｄｕｌｕｓ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｗｈｉｃｈ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓ　ｔｈｅ　ａｄｖａｎｔａｇｅ　ｏｆ　Ｏｒｉｇｉｎ，ｂｏｔｈ　ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ　ａｎｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ　

用Origin处理数据并作图

用Origin处理数据并作图

用Origin处理数据并作图

1 / 181 / 18 2、用Origin处理数据并作图

Origin是一个功能强大的数据处理及作图软件，作出的专业图形也比较规范。以下给出三个示例说明数据处理及作图步骤。

（1）用Origin处理饱和蒸气压测定实验数据及作图，步骤如下：

① 启动Origin程序，将大气压、实验所得沸点温度及对应的真空度（压力差）数据填入表格的A、B、C列中，然后输入公式计算D列（蒸气压/mmHg）的值，操作为左键点击选定D列，右键点击选择“Set Column Values”,在弹出的对话框中输入计算公式“p大气－压力差”，本例为“767.65-col(C)”，如图1-3-7所示，点击“OK”完成D列值的设置。按此方法依次输入公式“1000/(col(B)+273.15)”和“log(col(D))”设置E列和F列的值，所得结果如图1-3-8所示。

图1-3-7 用Origin处理数据公式的设定

用Origin处理数据并作图

2 / 182 / 18 图1-3-8 用Origin处理数据结果

② 对上述所得数据进行作图：点击菜单栏中的“Plot”，然后选择“Scatter”，弹出如图1-3-9所示对话框，在列表中选择所需列为X或Y，本例中以E列作为X，即选中E[Y]列，点击<->X键，如图1-3-9中箭头所示，F列作为Y，即选中F[Y]列，点击<->Y键，然后点击“OK”即给出散点图，如图1-3-10所示。若要作多组散点图，可以在图1-3-9所示对话框中选定一组X，Y后点击Add，然后继续添加相应列为X和Y即可。作散点图的方法也可以是先直接将E列设置为X，方法是选中E列，点击菜单栏中的“Column”→“Set as X”，即设为“E[X2]”，同时F列也变为“F[Y2]”，然后同时选中E[X2]列和F[Y2]列，点击菜单栏中的“Plot”，然后选择“Scatter”亦可得到图1-3-10所示结果。

ORIGIN使用指南

ORIGIN使用指南

ORIGIN使用指南

ORIGIN是一个多功能数据分析和图形绘制软件，由Microcal

Software Inc.发布。它在科学、工程和商业领域内广泛应用，可用于数据处理、统计分析、曲线拟合、实验设计等方面。本文将向您介绍如何使用ORIGIN进行数据分析和图形绘制。

一、数据导入与处理

1. 打开ORIGIN软件后，您可以通过多种方式导入数据，例如从存储在电脑上的文件中导入、从Excel中复制粘贴或者通过脚本导入。

2.导入数据后，您可以对数据进行一些基本的处理，例如删除无效数据、合并数据、添加公式计算列等。

二、图形绘制

1.在ORIGIN中，您可以通过点击“绘图”选项卡来选择您所需要的图形类型，例如散点图、折线图、柱状图等。

2.在选择图形类型后，您可以通过点击“数据”选项卡来选择需要绘制的数据，然后在绘图页面上拖动鼠标来确定数据范围。

三、数据分析

1.在ORIGIN中，您可以使用各种统计工具来对数据进行分析，例如查看数据的描述统计量、计算相关系数、进行ANOVA分析等。

2.在数据分析时，您可以使用ORIGIN提供的公式和函数进行计算，也可以自定义自己的函数。 3.ORIGIN还支持数据的透视分析，您可以通过点击“工具”选项卡中的“透视表”功能来创建透视表，对数据进行进一步的分析和展示。

四、曲线拟合

1.在ORIGIN中，您可以使用曲线拟合工具对数据进行曲线拟合，找到最佳拟合曲线。

2.ORIGIN提供了多种常见的曲线拟合函数，例如线性拟合、多项式拟合、指数拟合等，您可以选择适合您数据的拟合函数。

3.在拟合过程中，ORIGIN会为您提供拟合结果的统计指标和图形展示，您可以通过这些指标来评估拟合的好坏。

五、实验设计

1.在ORIGIN中，您可以使用实验设计工具来设计和分析实验。

2.ORIGIN支持多种实验设计方法，例如完全随机设计、阶梯设计、格点设计等。

3.在设计实验时，您可以通过设置因素和水平来构建实验方案，然后通过分析结果来评估不同因素对结果的影响。

origin_pro中数据归一化处理_概述及解释说明

origin_pro中数据归一化处理_概述及解释说明

origin pro中数据归一化处理 概述及解释说明

1. 引言

1.1 概述

在科学研究和实际应用中，数据的归一化处理是一种常见且重要的数据预处理方法。通过对原始数据进行归一化处理，可以使得不同特征之间具有相同的数值范围，从而消除数据之间的量纲差异，提高数据分析和建模的准确性和可靠性。

1.2 文章结构

本文将首先介绍数据归一化处理的概念与原理。我们将解释什么是数据归一化、为什么需要进行数据归一化以及常见的数据归一化方法。接着，我们会详细介绍Origin Pro软件中的数据归一化处理功能，并提供使用方法和步骤说明。在接下来的部分，我们将通过一个实例分析来展示如何使用Origin Pro进行数据归一化处理，并对结果进行解释说明。最后，在结论与展望部分，我们将总结主要观点，并探讨数据归一化在科学研究和实际应用中的意义，并展望未来研究方向。

1.3 目的

本文旨在向读者介绍Origin Pro软件中的数据归一化处理功能，并通过实例分析展示其应用。我们希望读者能够了解什么是数据归一化，为什么需要进行数据归一化处理以及如何使用Origin Pro进行数据归一化操作。同时，我们也希望通过本文的内容，让读者认识到数据归一化处理在科学研究和实际应用中的重要性，并为未来相关研究提供思路和展望。

2. 数据归一化处理的概念与原理

2.1 数据归一化的定义:

数据归一化是指将不同量级或取值范围的数据转化为统一的标准，以便在后续的数据分析和比较中更加准确地进行。通常情况下，原始数据可能存在着不同量纲、不同单位或者取值范围差异大的问题，这就会导致在比较和分析时产生偏差。通过数据归一化处理，可以消除这些差异，使得数据具有可比性。

2.2 数据归一化的目的和意义:

数据归一化旨在消除数据之间存在的量纲和数值范围上的差异，以保证在相同权重下各个指标对结果影响相当。具体来说，常见的目的和意义包括：

1. 提高模型训练效果：在应用机器学习算法进行模型训练时，往往需要对特征进行归一化处理。这样可以避免某些特征对模型产生过大影响，从而提高模型的精确度和稳定性。