在 Igor Pro 中進行數(shù)據(jù)校準通常涉及將實驗數(shù)據(jù)與已知的標準或模型進行比較,并調(diào)整數(shù)據(jù)以消除系統(tǒng)誤差或其他偏差。以下是一個步驟詳盡的指南,介紹如何在 Igor Pro 中進行數(shù)據(jù)校準:
提供Igor軟件免費下載,還有Igor學習交流群,需要請加微信15301310116。
1. 導入數(shù)據(jù)
首先,將實驗數(shù)據(jù)和校準標準數(shù)據(jù)導入 Igor Pro。
LoadWave /path="path/to/your/experimentalData.csv"
LoadWave /path="path/to/your/standardData.csv"
2. 數(shù)據(jù)可視化
在開始校準之前,可視化實驗數(shù)據(jù)和校準標準數(shù)據(jù),以便初步了解它們的關(guān)系。
Display experimentalData vs standardData
3. 擬合校準模型
確定校準模型,可以是線性回歸、多項式擬合等。以下是進行線性回歸校準的步驟:
3.1 線性回歸
FuncFit /D linearFit, experimentalData, standardData
linearFit 是 Igor Pro 內(nèi)置的線性擬合函數(shù),experimentalData 和 standardData 是你導入的數(shù)據(jù)波形。/D 選項表示顯示擬合結(jié)果。
3.2 多項式擬合
如果需要更復雜的校準模型,可以使用多項式擬合:
PolyFit /D polyFitCoeffs, experimentalData, standardData, order=2
polyFitCoeffs 將存儲擬合系數(shù),order=2 表示二次多項式擬合。
4. 應用校準模型
根據(jù)擬合結(jié)果,調(diào)整實驗數(shù)據(jù):
4.1 線性校準
Wave calibratedData = (experimentalData - intercept) / slope
intercept 和 slope 是線性擬合的截距和斜率,可以從擬合結(jié)果中獲得。
4.2 多項式校準
Wave calibratedData = Poly(c=polyFitCoeffs, x=experimentalData)
polyFitCoeffs 是多項式擬合的系數(shù),Poly 函數(shù)將使用這些系數(shù)對 experimentalData 進行校準。
5. 驗證校準結(jié)果
將校準后的數(shù)據(jù)與標準數(shù)據(jù)進行比較,驗證校準效果。
Display calibratedData vs standardData
6. 保存校準數(shù)據(jù)
如果校準結(jié)果滿意,可以將校準后的數(shù)據(jù)保存到文件中。
SaveWave /path="path/to/save/calibratedData.csv", calibratedData
以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何在 Igor Pro 中進行數(shù)據(jù)校準,想要咨詢Igor軟件其他問題請聯(lián)系15301310116(微信同號)。