Origin数据交互与曲线拟合

rigin数据交互与曲线拟合在这篇博文中，讲述两个方面的内容，一是Origin与其他软件的数据交互，二是使用Origin进行曲线拟合，目标不是面面俱到，而是以够用为原则。关于Origin与其他软件的数据交互。包含两方面的内容，一是从其他文件读取数据然后进行做图或者分析，或是将Origin输出为其他形式的文件，二是Origin做出来的图像如何在Word中使用。上面两篇博文讲的数据都是手动输入的，如果有大量的实验数据，显然手动输入是不太现实的，这就需要导入数据。根据参考［1］上的说法，数据格式主要分成三大类：ASCII码文件、二进制（Binary）文件、数据库文件。我们一般用的是第一种，它是Windows平台上最简单的文件格式，常用的扩展名为*.txt和*.dat，几乎所有的软件都支持ASCII格式的输出。一般来说，典型的ASCII格式的数据文件，由表头和实验数据组成，我从ADAMS做的仿真中导出了一个txt文件，其文件表头如图1所示。在Origin菜单栏File->Import->SingleASCII，或者使用工具栏中的ImportSingleASCII，蹦出如图2所示的对话框。最后导入Origin中的数据如图3所示，数据导入后可以进行相应的分析和做图了。,"aut&all1117""Tiiiie"氏珪演舞樊蜿+的龊8.382582P-SW2"Tiiiie"氏珪演舞樊蜿+的龊8.382582P-SW21.67167(19-8813.333333e-001,■ZEROt-plUtJ队施MDDE+丽。701835e+0a06-19299iie+000加058155e+flei2帛 十IRinT,curve1)""ZEHiK.plot1.curve1)"K旬前赣0魄-4.149322e-^sJ1-4.9^12S9e-^sJ1-4.9Ji2938e-001图1导入的TXT文件表头图2导入文件对话框BCY)cmLengName"Time""ZERQ.(.ploJ_1.qjrvej)Uni粉■.CommentsSparklines；wAW#'□0□.2008383170184-0.2500130.167176.19299■0.41493■40.2505412.79755■0.4901350.3333320.58155■0.4943960.3339520.64283-0.4914S10.4175929.29908-0.117S&图3导入Origin中的数据Origin当然也可以导入Excel数据，此外，我感觉到很不错的是Origin也可以导入Matlab中的MAT文件，这样的话就可以在Matlab中进行计算，然后在Origin中进行做图处理，在Origin菜单栏File->Import->Matlab(Mat)即可导入Mat文件。使用如下两条命令savex.txtmm

ascii和save('x.mat','mm')即可将变量mm存入x.txt和x.mat中。做图写论文，涉及到如何将Origin图像转移到Word中，前篇博文已经讲到可以将Origin图像输出为文件形式了，然后插入Word中，此外也可以在Origin菜单栏Edit->CopyPage，然后粘贴到Word中，双击或者右键Graph对象->Edit即可进行修改，如图4所示，不过如果在电脑上没有安装Origin软件则不可以进行修改。0.0图4在Word中对插入的Graph图像进行修改此外，还有一点需要说明的，就是可以使用Layout作为容器，即将其作为一张白纸，在其上存储不同的内容，如图5所示，可AddText、AddGraph、AddWorksheet等，可以用下方的对齐工具栏进行相应位置的调整。图5LayoutOK,下面说说如何使用Origin进行曲线拟合。Origin的数据分析功能有曲线拟合、信号处理、统计分析等，我觉得这些功能在Matlab中实现比较方便，因此在此主要讲一下Origin的曲线拟合功能。Origin中的线性拟合如下操作，菜单栏Analysis->Fitting->FitLinear即可，我们常用的多项式拟合如下操作，菜单栏Analysis->Fitting->FitPolynomial，出现如图6所示的对话框，在图6的操作1中输入Y轴数据，在操作2中改变要拟合的阶次。我们使用参考［2］中的数据，最后出现的拟合结果的分析报表如图7所示，有关系数的拟合结果如图7的操作2所示，在图7的操作1中的R平方相关系数越接近1说明拟合的越好，图8给出了图7中所拟合的各个参数的意义。从图8可以看出，所拟合曲线的系数从高阶到低阶依次为：0.01778、0.0381、2.24365、1.99762，参考［2］的拟合结果分别为：0.017777777777781、0.038095238095238、1.997619047619047、2.243650793650794，两者结果相当接近。

图6多项式拟合对话框■+Notes:0.30467Prob>F3.95704413985.666676；37337E-97.14286E-6Errar8.871143也寸由f比匚匕叫1此毋r用顷MeanSquareFValue8.871122.14286E-51.997622.343650.005480.0381^0.01778NumberofPoints7DegreofFreedomResidualSumofSquare^2.14286E-5Adj.R-SquareInterceptB1E32E33；Staiistic^ValueErrorValueErrorValueErrorValueErrorAdj.R-Square01.997620.001542.243650.005480.03810.004670.017780.01164["Summary-ANOVA□FSumofSquare^Mode!图7三次拟合分析报表1PofymmialFit(2Q1Q-12-1015:10:06).-A/o?esDescriptiorPerformPolyncmnialFittingUserNamexiaoxiaobeifengOperationTime■2010-12.1015:10:05EquationIntercept+日 +B2V2+ReportStatusNewAnalysisReport■WeightNoWeighting图8三次拟合分析报表2下面说一下Origin中的自定义函数拟合，所使用的数据来源为ADAMS的仿真结果，输入X为：0、30/240、60/240、90/240、120/240、150/240、180/240，输出Y为：389.4630、443.9221、709.6890、784.7739、1562.6、1777.2、3421.2，所使用的拟合关系为Y=a*((1+X)/(1-X))A2+b*(1+X)/(1-X)+c，以上述数据为例自定义函数拟合的过程如下：(1)菜单栏Tools->FittingFunctionsOriganizer，出现如图9所示的界面。点击左下方的UserDefined，使用NewCategory建立目录并命名，使用NewFunction建立函数并命名，在图9的操作4里面输入变量和参数以及函数表达式。(2)单击图9中的操作5,出现如图10所示的界面，点击Compile，左下角出现Done!说明完成编译工作，单击ReturntoDialog返回自定义函数对话框，然后单击图9中的Save即可保存，使用Simulate即可进行模拟，如图11所示。(3)在数据表格窗口中，选中Y列(注意一定要选中，否则无数据来源，当然也可以先做出图像，然后在图像中进行后续操作)，菜单栏Analysis->Fitting->NonlinearCurveFit，出现如图12所示的使用自定义函数进行拟合的对话框。图9自定义拟合函数]FileEditeWTools也luL。胃Help姬|湖|!|幼IJa11宰|日|呼|呼ICompile .eturntoDlalo//IndependentUariatole（sj:doiLble>!：.//DependentVariablei,s）:d.oubL=-£y）//Be^innincrofeditablepart攵=宜± 占号]人」+旧哧（斗+x）｛（Linking...EJone!Linking...EJone!compiling...nlfNewFunction.fit£3one!iJluy.sirici.GCjrrLCjn/bsiisricjzi日ozicicJd^LjIo^iJluy.sirici.GCjrrLCjn/bsiisricjzi日ozicicJd^LjIo^图10自定义函数代码编译图11自定义函数模拟用11平邛烦E 目*41110Parame+^rsSouftdEF=unctimSelec眼m顽ionFileName(_FDF]D电七包SelectioilFittedClH'VsEAdvaiLCfedCaEcgowFunebon1 7dingqianllUser)w£:^DocumentsandSeaingS^ao^motied悟ng'MpDocioemMOiiginLlscrF4es1,ifiUunc1dingi^ui村Gli』I虬I晶Ir^rii7^ri二Fit£ui've亍Fb「—-kt□cj!ri=|-cyrauri/b^i'fenLJZJ=i□/!=idsbI*:rArmnl：=ihamnlrf.nrvpMrssaFp^FmrtinmFrI■H^^iniiJtalHintsFit£ui've图12使用自定义函数进行曲线拟合在图12所示的对话框中，点击Parameters进行参数的初始化，当然也可以点击下面的InitializeParameters进行参数初始化，注意参数初始化这一步是必须的；在Bounds中设置参数的上下限。这里面有个问题，我刚开始的时候在数据X列中输入的是分数，就是不出来结果，具体的症状见参考［3］，后来我将分数改为了小数，就出来了结果，具体的拟合参数见图13,拟合曲线见图14。a、b、c的结果分别为11.84782、408.19193、-43.51315，我在matlab使用最小二乘拟合的结果为11.8478、408.1919、-43.5132。♦Nodes'-ValueStandardError「彳 II.8478? ，19.8U芸苴:日国 ［乩卫口引勺|上| -435-315| W45.2B531IterationsFenLinTied=4TctalIt已司。「15in$做而=4FitconvergHid-tolerancecriterionsatisfied.TOC\o"1-5"\h\z□Statistics ..Num如of