如下图2所示,Long Name:名称;Units:单位;Comments:注释。并把自己测量的数据填入响应的表格。如本文中A(X)列为温度,B(X)列为光强度。研究的规律就是随着温度的增加,光强度的衰减情况。
选中A(X)和B(X)列的全部数据,然后依次Plot→Symbol→Scatter,得到图3-1。根据图3-1可知,温度跟光强度是线性关系,所以要进行线性拟合,接下来Analysis→Fitting→Fit Linear→Open Dialog,得到图3-2。
在图3-2的Linear Fit选项卡中单击OK按钮,得到图4-1所示。在跳出来的Reminder Message选项卡中单击OK按钮,得到图4-2所示。得到的光强度与温度的函数关系为:y=-045802x+1221011,拟合度R²因子达097238。把数据导入Origin或输入到Origin
将J/ mA·cm-2换成J/A·cm-2,并计算lnJ。
先增加一列,右键“Set Collection Values”,输入“ln(Col("J")0001)”,点击“OK”
选中第一列和第三列作散点图,即A、C两列
做出的散点图如下
线性拟合
选择数据点——“Analysis”——“Fitting”——“Linear Fit”
d出线性拟合对话框
问是否转到线性拟合结果表。点击“Yes”,
自动跳转到线性拟合结果分析表
点击回到图上,我们可以看到简单的拟合结果及拟合曲线
由拟合结果,我们的拟合的直线方程为Y=18504x-15316
1、在Origin的主页中,可以看到一组趋近于直线的散点。
2、这个时候,需要按照Analysis→Fitting→Linear Fit的顺序进行点击。
3、下一步等d出线性拟合的对话框以后,确定相关参数的设置。
4、这样一来会得到图示的结果,即可实现Origin做的图添加趋势线了。
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