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文档简介
Origin的数据处理和分析,曲线拟合： 线性拟合； 多项式拟合； 非线性拟合； 自定义函数拟合,线性拟合,多项式拟合,曲线拟合,线性拟合,线性回归拟合将选中的数据点拟合为直线，选择 AnalysisFit linear，那么Origin将曲线拟合为直线，以X 为自变量，Y 为因变量，回归拟合的函数形式为：YABX，其中 A，B为参数，由最小二乘法确定。,拟合后 Origin生成一个隐藏的拟合数据 Worksheet文件 在Graph窗口中制图，并将拟合日期、拟合方程以及一些相应的参数显示在 Results Log窗口中。,线性拟合结果中各参数的含义,在 Results Log窗口中的每个条目都包含日期时间、文件位置、分析类型和计算结果 A: 截距值及它的标准误差 B: 斜率值及它的标准误差 R: 相关系数 P: R=0的概率 N: 数据点个数 SD: 拟合的标准偏差,点击OK确定即可,多项式拟合,选择 AnalysisFit Polynomial，打开 Polynomial Fit to对话框，用户在对话框中指定多项式的阶（Order，允许值为09）、拟合曲线绘制的数据点数、拟合曲线 X的最大值和最小值以及选择是否在 Graph窗口中显示拟合公式。,多项式的形式是： yAB1xB2x2B3x3+Bnxn 单击OK按钮拟合后，生成Worksheet文件，在Graph中制图并在Results Log窗口中显示参数。,例：设从某一实验中测得两个x和y一组数据如下表所示。求一代数多项式，使其最好地拟合这组给定的数据。,解：（1）作草图：如图所示。 （2）确定拟合曲线的形式。由图所示，可用抛物线拟合这组实验数据，令 yabx+cx2,Fit Gaussian 高斯拟合,Fit Lorentzian 洛仑兹拟合,Fit Multi-peaks 多峰拟合,按照峰值分段拟合， 每一段采用Gaussion或Lorentzian方法,自定义函数拟合,当软件所提供的函数无法满足要求，而需要一个特定的函数对数据进行拟合时，可以新建一个自定义函数对数据进行拟合。,新建一个新的函数,新函数名称,用C语言编写函数方程,点击进行编译,点击编译,编译成功！,设定参数初始值,设定参数边界
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