在 Igor Pro 中進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)通常涉及將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與已知的標(biāo)準(zhǔn)或模型進(jìn)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(gè)步驟詳盡的指南,介紹如何在 Igor Pro 中進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn):
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1. 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
首先,將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)導(dǎo)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(zhǔn)之前,可視化實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)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(zhǔn)模型
確定校準(zhǔn)模型,可以是線性回歸、多項(xiàng)式擬合等。以下是進(jìn)行線性回歸校準(zhǔn)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(dǎo)入的數(shù)據(jù)波形。/D 選項(xiàng)表示顯示擬合結(jié)果。
3.2 多項(xiàng)式擬合
如果需要更復(fù)雜的校準(zhǔn)模型,可以使用多項(xiàng)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(xiàng)式擬合。
4. 應(yīng)用校準(zhǔn)模型
根據(jù)擬合結(jié)果,調(diào)整實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):
4.1 線性校準(zhǔn)
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(xiàng)式校準(zhǔn)
Wave calibratedData = Poly(c=polyFitCoeffs, x=experimentalData)
polyFitCoeffs 是多項(xiàng)式擬合的系數(shù),Poly 函數(shù)將使用這些系數(shù)對 experimentalData 進(jìn)行校準(zhǔn)。
5. 驗(yàn)證校準(zhǔn)結(jié)果
將校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,驗(yàn)證校準(zhǔn)效果。
Display calibratedData vs standardData
6. 保存校準(zhǔn)數(shù)據(jù)
如果校準(zhǔn)結(jié)果滿意,可以將校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)保存到文件中。
SaveWave /path="path/to/save/calibratedData.csv", calibratedData
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