origin模型拟合教程-肖慧珍
origin标准曲线拟合
origin标准曲线拟合在数据分析和统计学中，拟合是指通过数学模型来逼近或适应一组数据点的过程。
在曲线拟合中，原始标准曲线拟合是指通过拟合算法将一条标准曲线与原始数据点相匹配的过程。
原始标准曲线拟合通常包括以下步骤：1. 数据收集，首先，需要收集原始数据点，这些数据点可能来自实验、观测或其他数据源。
2. 选择拟合函数，根据数据的特征和拟合目标，选择适当的拟合函数。
常见的拟合函数包括线性函数、多项式函数、指数函数、对数函数等。
3. 拟合算法，选择合适的拟合算法来拟合标准曲线与原始数据点。
常见的拟合算法有最小二乘法、非线性最小二乘法、最大似然估计等。
4. 参数估计，根据选择的拟合函数和拟合算法，估计拟合函数的参数。
这些参数确定了标准曲线的形状和位置。
5. 拟合评估，评估拟合的质量和准确度。
常用的评估指标包括残差分析、决定系数（R^2）、均方根误差等。
6. 拟合结果应用，根据拟合结果，可以进行预测、分析、模拟等进一步的数据处理和应用。
在进行原始标准曲线拟合时，需要考虑以下几个方面：1. 数据质量，确保原始数据点的准确性和完整性，排除异常值和噪声的干扰。
2. 拟合函数选择，根据数据的特点和拟合目标，选择合适的拟合函数。
如果数据具有线性关系，可以选择线性拟合函数；如果数据呈现非线性关系，可能需要选择非线性拟合函数。
3. 参数估计方法，根据拟合函数的类型和数据的分布特点，选择合适的参数估计方法。
对于线性拟合函数，可以使用最小二乘法进行参数估计；对于非线性拟合函数，可能需要使用迭代优化算法进行参数估计。
4. 拟合评估和结果解释，评估拟合的质量和准确度，并解释拟合结果的意义。
拟合评估可以通过残差分析、决定系数等指标进行，而结果解释需要结合具体的应用背景和领域知识进行。
总之，原始标准曲线拟合是一项复杂的数据分析任务，需要综合考虑数据特点、拟合函数选择、参数估计方法和拟合评估等因素。
通过合理的拟合过程，可以得到与原始数据点相匹配的标准曲线，从而更好地理解和分析数据。
origin两条曲线拟合步骤知识讲解
origin两条曲线拟合步骤知识讲解o r i g i n两条曲线拟合步骤以英⽂版origin75为例：⾸先是输⼊数据（以两个拟合曲线为例）：⼀、在origin⾥⾯增加两列：点击⿏标右键，选择add new column，⼆、选择C列，并将其设为X（点击⿏标右键选择）三、从excel表格中选择需要的数据复制过来然后是曲线拟合:⼀、画散点图全选数据后点击表格左下⾓的散点符号即可画出散点图⼆、断开两组数据的关联任选⼀点，双击，将dependent改为independent三、第⼀条曲线拟合单击最⼩梯度数据点，然后选择analysis→fit exponential decay→first order这样第⼀条线就拟合出来了四、第⼆条曲线拟合拟合之前需要将第⼀条线的拟合⽅程剪切，因为直接拟合第⼆条会将第⼀条曲线⽅程覆盖先选择需要拟合的数据，选择data→2g1data1:C(X),D(Y)然后依旧是analysis→fit exponential decay→first order，然后将剪切的⽅程粘贴上去，这样两个⽅程就出来了。
然后双击进⾏修改。
去掉⽅程的⽂本框：⿏标放在⽂本框上，右键→properties→选择none即可增加图名，右键add text即可。
最后是输出图件⼀、输出图⽚格式⼆、输出⼯程⽂件file→export pagefile→save project as单曲线拟合在输⼊数据的时候不需要增加列数，直接输⼊，然后拟合即可。
带有异常值的数据在输⼊时就要再增加两列输⼊异常值，并将其中⼀列设置为X，然后和两条曲线⼀样进⾏拟合即可。
origin模型拟合教程-肖慧珍
一、IangmiUr 模型拟合1输入数据，绘制散点图& OriginPro 85 ・ DnUNTnlED * ・ /Fo⅛rl/ - [Book!]一 ------------- ------ —— -- … -- --- ----------- ----------------日e £dit Y∙CM Pfot ^OkJfnn WOrkeheCtStatistics Tmegc Zoo ∣5 ^QrIrHW RAAi^辔?τ⅛ ： J • - — - Um ltDBS® E)l⅛E)Ea ⅞S E 偏匸爲切 Ig ▼. W⅜ ■ Q2选择IarlgmiUr 模型开始进行拟合Ana 1 ysis>Fi11ing>Non 1 inear CUrVe Fit>0pen Dialog (这一步可直接用快捷键 ctrl+Y)⅞ DeGυ∣υ 八 9 -BTU «?邮 AA 垂J UNTTTLEDj FOIderIJjxj T Λ/•口,I Z E J ≤Por Help- pre½FlLJ远APQ I !08・07-Oe-06・0 4 -03ILJ ∖ Sheetl/K B ... W...M... 8.0 789 0693 16102LonQ NarnBUnnS CommfirrtS_HJ Ji J2卫 卫 卫1 . Ia Ji25 26 273选择IaiIgmiUr模型，注意核对公式是否一致，一致可直接采用，不一致需另外自行编辑公式，这里示公式一致的模型拟合操作方式，编辑公式请参考下面的FreUndIiCh模型拟合方法步骤根据IangnliUr公式，需要将参数C设置为O 4点击Fit ‘出现：（目前没发现YeS 或No 有什么不同……）拟合结果如下：NgIiM 浏 CUW F" (LangmMEXTI) (20冋他 12.02.07)* NOteS辛 InPUt Data -XjParameterS 'KiaUCifQ UAfiqc二 Qlt*<βl⅛n⅛ ^erFo∙f∏ed - 0 Toial Iteraiboa r 3eaabα • 0FIdkJrOt converge - PararTτrter(s) b are not PrOPer⅛r i∏rtiaked ‰ιse CheCt and CorrCCt ther VaIUe5FtSUnJ9 C^4∙:•133 : Ftdd ,¾c QOnYef2« - z ⅛r3*r<½∏5) b We not yo>t∙F∕ Inrtbleed Phase CbeCk □nd ∞res valuer.〒 Symmazy 创abC StatisGcsValUe Standafd ErrOr ValueStandard ErrOrVaIUGStandafd Error RGdUCGdChl-SqrAdj. RSqUarGB0 654-一-IoANOVA TDFSUm OrSqUareSMean SqUare F ValUeProO> FRegression 32.021860.67395 IMNFB ReSidUaI2 0UnCOrreCteCITOtal5 202186CorroctGdTotai40.11075ShCeH XFitHLl R RiiNLCUrVeI因为示数据是我随便选的，数据并不好，所以无法拟合 5将模型与散点图组合ValUe Standard ErrOra 0.654一 BD — 一C一参数值在这里BNUmt WrcfPoints 0 Degrees Of FreedOm0 Reduced Chi-Sqr0 Residual SUm OrSqUafeS0 Ad ：. R-SqUareFiSIatUS Failed(-103)]—相关度在这里，越接近1越好dent Pfot ▼J J J JVStMshcs T把这里的数据全部复制，去Sheetl里面粘贴，记得重新Set X将所有的模型拟合数据输入后，回到图像，用自己擅长的方法，在原有散点图上添加数据n 3 - ................................................................. .. _ . .... ......................................... A qV ∙ ¼ZVlljVlIlVlIlVl<∣>WX VZOI 23456789ALangmiUr 模型拟合教程结束附加：下面提供两种添加数据的方法，即把模型图与散点图结合1创建图层法：□曰西越討眩⑥站也 SO ：Qe 匸窃誥 乜 IOCft.8 O £ O.8 I4θθ=sO -enp!so(r-Ie-n6φ(r θ 7 6 5 4 OOn-OO矽 Or^tf)PrO 8.5 ・ Q ∖UNTΠLED * ∙ ∕Fo⅛l∙J∕ ■ ιGr.pkl) Ed⅛GrW卜Az ∖⅛y?U Gadget loo⅛ FCEr WrdC <v HelPΓka 4 □∙i ¾⅛-∙l∙ TΛZ.□∙ 6GI—-J2U□ UNTnlEO口 FokIefICOK / H γ∙ ® <∙邮 /X 三 ▼ I ▼△亍]2 ▼ £. ▼——s∙∙∣Q・[M Jo ~^遂. 7MX tI ■ B I08・ .07- .06・ 05・g ∣P∙ W...Z..1.冒G ・・Gr“・M.. 904・■03 I■ I ■ I「「「I 「IOl 23456789AZ w .∙β ∙ Z * ⅛ w B * ⅞ w bd * 15)v ¢1 •(3值▼⅛p∙⅛*g∙s*IIIiB 釦吩| Φ旳I 吕宙I.Q' •©IK¾« >rLayer 2AYaiIable Data DeIeteLdyer Contents T'Ok ______hn∩⅛1 h O bookl dCanCel I IIbOiokI d ［〔1=— -------------------------------I book1JLayer Properties...PlOt Setup... Ungroup EditRange...ShOW Rahge 0. ReSCale Qn OK∏SoιtShOW CUrrentfOlder Only将df 都放进右边，然后点击OKJl 21.斷图层右诞单击，选择COntentS0.8 -0.7 -6 5• •O O OQΦ=F S 一40 3 O■ B最后将右Y轴的SCale调节与左Y轴一致，完成2直接添加数据法：现在表格处选中所需要添加的数据，记得设置X（列表单击右键）回到图形的页面选择Gragh>Add PlOt to Layer>LineA 完成二、FreUndl ich 模型拟合（自定义公式拟合教程）1从上述第2步开始，选择自定义公式2创建公式» '、Fittirvg FUnctiCn OrganizerSqufttioii Senplc Curve MlntS Aw√⅛∕2-2(X -X J2ed ≡d ∙≡r π 一G BHS A IP X T PerbIlzci≡ti C[=]Lsdfori QJ□ IZr<ntx g Foissoa旦FuLseIm K-Stioa-IlO閤 VOiCtΞ _J≡xp oncΛt : 41-.-J GrcvthfSL gri&i d⅛lΞ -JMYP &rb&l& Ξ lL⅜g⅛rithr ∣Ξ 1F⅞⅛⅛ F∙αactioc.:≡ IF⅜lv⅛cr⅜i &1 Ξ IFwarΞ ~ IR⅛⅜i⅜πalΞ 二J Λ,wafv∏⅜ Ξ 二J 皿 cn⅛to gr⅛phy E ,LjElectrophj rSiology≡ 2j PIlAn⅜⅛cology 三 I Spactroscopy ilS⅜⅛ti⅞ti CS 田二JQui4Fit~ lUs⅛r DftflnWd * -JL⅛nρ⅜QirFunclton NaIRe ΠleN□∏M>(.FDF]BnCf Description RefefefM >03先创建新矣别、ςlD:\0righ35\liiiiriD\G au:Zfdi Λιco Vwbnol GdlJWnn FlnCt)Cn三 = -二；匚FuncIIon TyPr Buhny=yθ * (A¼v 5Qt ∣PM2)∣∣,e3<μ(∙2,∣(χ∙>cpwP2)I ----------------------- - ----------------------- PPeek FuncIIOnPar□mc<cf SettingsINan⅛njMoιk*d - U^!∙D^h3d MearingS =cffsel.o-rieiAMdlliefea Il r ∣uerD Γ4∙ΛH* — ,. β. Λ∏Γ>y ∏ħ∏ ..SaVe SW Qalecor/ SeV IuΛ<toeτ*Suilder. •・5.<nFftting FUnCtion OrganizerIUld m RamTlalCI≡J Skna_ 5 Voigi =CJ ZxpoiwnliQ • O ⅛o Ytb/Si cno ι d<J. JJ O Xyp erb daJJ1 I L0j5Mr t ⅛1∏ EeJPQAk FgCtigZ HeJPOIW5 aHLJPOAer :LJjUlIOaaIIV⅛yftf⅛rn耳匚JChrtMm ogr <ψhy 习O ∑1Q Ctr c<pħ7≡iolΦsyLJPhlm 4 col oςy ♦J O 5p<∙ Ctr OSCOPy Jdr IS⅜⅛H⅞t¾c⅞ SlLlQaick Fit口IkQr Defined JlLJL*o.G',xn* 3] LJhy7 ±JLJDLX 3ILJ NQACa eggy m _3 IWr4^dI i ch.勻fl7^"yτmcti0Λ (User) ∑l⅛j xXSenPIe FUfWlMm N a me FiieNefiMHJDF) Brief DCiCnPtIOn RelefmcexES fr⅛uadli c}∣S^nplα QkelrAFIarldG∣S am曲DMiHKKSeuicichS amph∙ FDFFUnC(IOn Type Ucei-DefinpdIrldePendenI VariabIeSDePendent VanableSParanMJlet NametFunclion I ottnDerivativesFufWlion丿・ΔX×∙*∣1∕b∣Peak FlJnCtionP□r□mc<cι SOttina8建里设亘参致标点一定要是英文符号Ot⅛n 匚□这至滉辑你自己的方程QOefinr tK∙? EUnCti On YJth the fort Of OriCJa CYou CIuL CIiCkCOdQ B^adldor batIon IVSida IhQ Cdit VVX Io adit LLV cod" in CO<k Builder. E χ41pl<: // D∙fι n∙ <k∙ G∙∙OXM fund ι on γ≡ yO÷∙A∕ (v,4*qrl )) ∙ ∙aρ (-2^(.ζκ-χc)∕*X23if(fι¼≡ (v)<l. c-8) I 7 z3WΠ-⅛; r4twa; }就会出现以下页面：fev CalyoYHSeV ε∏Λct5θτ∣&U] 1J∙Γ .DUgliglQ I 馳IR∙n07e CgL J「血I然后创建新方程r∣BMQ FIrlCiiCm ▼ ∣∣εχ▼]∖ VCUw Cf GoIJ«bn FuwW< )rig∙rβ5,√ifJncSGausafdfR∙%∙l也f2jH∣^]ΛjΛd 卫UOTk Fikl KiMs最拾点这里AlP然后关掉点OK ＞保存SqUOtioa SonPL< CUrVJ ^,ni *Befixie th< fuΛ<t2cτ4 Λ,ιth tλc f«m >f OrLcIa C.fou CWl CliCk the COde BUiL6rr WtOTl besid⅞ the edit ¼oκ to “I Ole COde in COdr Builder EτSFLO// DQEwQ the <Λ⅛u≡∑ 6mctiθΛ y 二 jθ÷λ∕ (v*≡¾rt ffl∕2))j< αxp(-2x (⅛∙XC )∕*)Λ2)if (fab≡(⅛)<l. <∙8)彳 y ≡≈ NAInjI: retura: }3用自定义公式进行拟合 先选择刚刚保存好的函数然后编辑参数A RaiJonaIO•3 S I ^ FUnCtiOrl NameFleJrdfckβarnςtea VOlCI>∙*Λ L⅛t⅛>;Ory,2jGro*lk∕Si^ιι>jdaldj 1 HyII ∙rt ol B戈 ]LOi tkr> ± ~lE ,a⅛k FImCti out * L IPolmoni⅞1 tt,<JPθΛwr Ξ i Ratioaal ⅛ ~ l⅜,⅛v⅛f⅛π⅞≡ ZJ C7∣rc<¾⅛togr⅛phy≡ 二J ELeCtr OPhyE i ol O^y≡ £j Fh⅛r∩icol agy≡ 二J SPgIr osc0py≡ 2j Statistics 巨二J Quick Jit2jU≡cr Dftfi&cd Ξ 2jLαn⅞n⅛ir WDhyy≡□DD :* -JNwC^tttffcry -JWyfr 4,mdlj ch閤 FtyJkd rUMtig (User) -Sj!<¾5⅞npl<・■Bllel DBKeIiPllon RelElenCeX畑 ZgCtMylBUIldeIr ..j∙L CMaU∙LOXSm⅛l⅜dePeΛ FUnCIlOn■ ZJ]SInuXate J Peak. FUnCtiOn PAfAelkrtCr Settingt Pacaokntnv S ettIngIir⅜g FUnCtiOn Or^aniZer H拟合结果：4然后就会出现这个：Reminder MeSSageDo you WQIIt to switch to the report sheet?®I G≡les, and do the Safne in the future, no Ileed to ask again. ©»oITO; and don t bother me WitIt thi S again.I W I后续步骤与上述第4步和第5步一致效果完成图如下：■ Bm L φφ匸 S JO-e n p ω①M 5n 6(D Qr87 6 5 4 • •• • •FreUndIieh 模型拟合教程结束。
Origin8.0实验数据处理与曲线拟合详解
1.1 Origin的一些变化
1、新增了“X－Functions”技术 自1991年Origin问世以来，版本从4.0、5.0、
6.0、7.0、7.5到2007年推出的8.0版，软件不断完 善。与7.5版相比，Origin8.0在菜单设计、具体操 作等很多方面都有显著改进，特别是采用了X－ Functions技术，更是把“模块化”和“对象化” 发挥到了淋漓尽致的程度。
6、非线性曲线拟合
(1) 导入Gaussian.dat数据文件，选中C(Y)列数据，将 其坐标属性改为C(yEr?)栏，选中B(Y)和C(yEr?)栏，选择 菜单命令[Plot]→[Symbol]→[Scatter],绘制散点图如下：
6、非线性曲线拟合
选择菜单命令[Analysis]→[Fitting]→[Nonlinear Curve Fit],打开[NLFit]对话框如下图
•设定级数为3
3、多项式拟合
点击“OK”后画出的拟合曲线事下图，从图中可以看 出，拟合曲线与数 据点吻合的非常好， 而且它的相关系数 也很好，达到了 0.99767。
3、多项式拟合
因此，这组数据的变化规律可以用一元三次多项式来描述：
3、多项式拟合
如果把拟合多项式的级数进一步增大，比如增大到6， 拟合结果又会是怎样的呢？请同学们自己立刻拟合一次！
5、指数拟合
可以看出，拟 合曲线与散点 变化规律非常 吻合
5、指数拟合
6、非线性曲线拟合
非线性曲线拟合(Nonlinear Curve Fit , NLFit)是Origin 所提供的功能最强大、使用也最复杂的数据拟合工具。有 多达200多个数据表达式，用于曲线拟合函数，这些数学表 达式选自不同的学科领域的数据模型，能满足绝大多数科 技工程中的曲线拟合需求。Origin的非线性曲线拟合是通 过[NLFit]对话框实现的。下面以Samples\Curve Fitting\Gaussian.dat数据进行非线性曲线拟合演示。
Origin8自定义函数拟合ppt
5、点击“Add”按钮 后，在图形窗口中会出 现一个取点对话框。
点击“Add”按钮
选点结束后点击 “Done”按钮
双击这些 峰的端点
6、选点结束后点击 “Done”按钮后， Origin就会把相应的 数据标在点击的谱 峰点上。
8.3 图像处理与分析
8.3.1 图像的输入和分析
Origin 8.0除了能进行实验数据的处理与作图外，它的 图像处理和分析功能也很强大。
8.1 自定义函数拟合
(4) 在打开的NLFit对话框上点击 Creat/Edit Fitting Functions 按钮，出现如下窗口：
8.1 自定义函数拟合
(5) 出现的建立新函数的窗口中，要求我们建立函数的类 型和名称。在第一行上要求选择或建立新函数的存放目 录，我们可以选择就使用当前的Origin Basic Functions,也 可以点击右边的“New”按钮，建立新的目录。 点击“New”按钮后，在出现的Category Name中填 入“Flow” 并点击“OK”。
8.1 自定义函数拟合
8.1.1 拟合函数管理器 Origin 8中增加了一个拟合函数管理器，所有内置 拟合函数和自定义拟合函数都由拟合函数管理器进行 管理。 每一个内置拟合函数都存放于Origin 8.0\FitFunc 子目录下，而用户自定义的函数则存放于用户子目录 中的\FitFunc子目录下。
Math Function 打开Image\Arithmetic:imgMathfun对话 框，选择余弦函数、因素和输出方式 。
8.4 声音处理
8.4.1 声音处理
Origin 处理声音文件只限于Wav类型的音频
文件。从“Import”导入声音文件。如果该音乐
Origin曲线拟合和具体操作
3、Title & Format选项卡
Title & Format选项卡设置说明
Show Axis & Ticks，选中该复选框，显示坐 标轴及刻度。 在Title文本框中键入坐标轴标题。 分别从Color，Thickness (pts)和Major Tick Length下拉列表中选择坐标轴的颜色，宽带 和刻度的长度。 Major和Minor下拉列表选项控制主/次刻度 的显示方式，包括里、外、无、里外。
Graph窗口介绍
3、框架：（1）框架是个长方形的方框， 将绘图区框在里面，对于二维图形就是坐 标轴的位置；（2）对于Graph来说，框 架是独立于坐标轴之外的元素，坐标轴可 以设置为隐藏，但框架仍然存在，可以通 过选择菜单命令：View | Show | Frame 来 显示/隐藏框架
不同位置鼠标的右击快捷菜单
彩色映射图 泡沫图
Color Mapped Graph （彩色映射图）
两个Y列，每一行 的两个Y值决定了数 据点的显示状态。 左边Y值表示数据 点的位置，右边Y值 表示数据点的颜色 Plot－Bubble/ Color Mapped-Color Mapped
Bubble Graph（泡沫图）
坐标轴刻度的类型
Linear为标准线性刻度； Log10为对数刻度，X‘=lg(X)，该方式有 利于显示不同数量级之间的数据， Origin7.0不同于以前的版本，如果数据 处于同一数量级，则以线性刻度显示； Logit，logit=ln[Y/(100-Y)]； ln，自然对数坐标。 log2，以2为底的对数坐标。 ……
Format下拉列表调整字体的格式，Type的 类型不同，该下拉列表选项也不同。 Font, Color, Bold, Point是用来调整字体、颜 色、加粗、大小的 标签数字被Divide By文本框中的数字去除， 将结果显示在标签处。
origin模型拟合教程-肖慧珍
origin模型拟合教程-肖慧珍一、langmiur模型拟合1输入数据，绘制散点图2选择langmiur模型开始进行拟合Analysis>Fitting>Nonlinear Curve Fit>Open Dialog(这一步可直接用快捷键ctrl+Y)3选择langmiur模型，注意核对公式是否一致，一致可直接采用，不一致需另外自行编辑公式，这里示范公式一致的模型拟合操作方式，编辑公式请参考下面的Freundlich模型拟合方法步骤根据langmiur公式，需要将参数c设置为04点击Fit，出现：（目前没发现Yes或No有什么不同……）拟合结果如下：因为示范数据是我随便选的，数据并不好，所以无法拟合5将模型与散点图组合把这里的数据全部复制，去sheet1里面粘贴，记得重新set X将所有的模型拟合数据输入后，回到图像，用自己擅长的方法，在原有散点图上添加数据Langmiur模型拟合教程结束附加：下面提供两种添加数据的方法，即把模型图与散点图结合1创建图层法：将df都放进右边，然后点击OK最后将右Y轴的scale调节与左Y轴一致，完成2直接添加数据法：现在表格处选中所需要添加的数据，记得设置X（列表单击右键）回到图形的页面选择Gragh>Add Plot to Layer>Line完成二、Freundlich模型拟合（自定义公式拟合教程）1从上述第2步开始，选择自定义公式2创建公式就会出现以下页面：然后关掉点OK，保存3用自定义公式进行拟合先选择刚刚保存好的函数然后编辑参数拟合结果：4然后就会出现这个：后续步骤与上述第4步和第5步一致效果完成图如下：Freundlich模型拟合教程结束。
origin两条曲线拟合步骤知识讲解
o r i g i n两条曲线拟合步骤以英文版origin75为例：首先是输入数据（以两个拟合曲线为例）：一、在origin里面增加两列：点击鼠标右键，选择add new column，二、选择C列，并将其设为X（点击鼠标右键选择）三、从excel表格中选择需要的数据复制过来然后是曲线拟合:一、画散点图全选数据后点击表格左下角的散点符号即可画出散点图二、断开两组数据的关联任选一点，双击，将dependent改为independent三、第一条曲线拟合单击最小梯度数据点，然后选择analysis→fit exponential decay→first order这样第一条线就拟合出来了四、第二条曲线拟合拟合之前需要将第一条线的拟合方程剪切，因为直接拟合第二条会将第一条曲线方程覆盖先选择需要拟合的数据，选择data→2g1data1:C(X),D(Y)然后依旧是analysis→fit exponential decay→first order，然后将剪切的方程粘贴上去，这样两个方程就出来了。
然后双击进行修改。
去掉方程的文本框：鼠标放在文本框上，右键→properties→选择none即可增加图名，右键add text即可。
最后是输出图件一、输出图片格式二、输出工程文件file→export pagefile→save project as单曲线拟合在输入数据的时候不需要增加列数，直接输入，然后拟合即可。
带有异常值的数据在输入时就要再增加两列输入异常值，并将其中一列设置为X，然后和两条曲线一样进行拟合即可。
Origin拟合操作
a) 图 9 非线性拟合 Code 项 a) Function b) Parameter Init
-5-
b)
在 Parameters 页和 Bounds 页中可以对参数作系统的全面地修改和约束， 如图 10~11 所示。
图 10 非线性拟合 Parameters 项
图 11 非线性拟合 Bounds 项
-7-
a)
b)
图 8-
二、 多项式拟合
与线性拟合相比，多项式拟合仅多了一项功能，即选择拟合多项式的次数。如图 3 所示 的“Polynomial Order”选项。
三、 拟合报表
拟合报表是拟合操作完成后，Origin 会默认给出两个表单。可以根据需要在图 1 所示的 扩展选项中勾选相关功能，一般情况下，不需要输出报表的所有拟合相关结果，这样只会增 加寻找目标参数的时间。拟合报表是 Origin 拟合操作中的核心功能。我们不仅可以从中读取 到拟合曲线（曲面）的具体信息，还可以从概率论与数理统计的基础上获得大量拟合结果参 数，用于对各类模型或者试验离散点的拟合效果的对比。 图 4 和图 5 分别是拟合报表 1 和 2。表单名称为“Fit Linear 1”和“Fit Linear Curves 1” 。
a) 图 8 非线性拟合 Setting 项 a) Data Selection b) Function Selection
b)
“Code” ， “Parameters”和“bounds”三页都是对已选拟合函数类型具体表达式和参数的 查看与修改。如图 9 所示，函数项（Function）在这里是不可编译的。而参数赋值和参数约束 项可以修改，注意使用 C 语言的格式。
一、 线性拟合
线性拟合（Linear Fitting）是最简单的一种拟合方式。线性回归拟合将选中的数据点拟合 为直线，选择 Analysis－Fit 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： y Ax b ，其中 A，b 为参数，由最小二乘法确定。对话框如 下图 1。
origin6.0磁性拟合过程教程
origin软件的磁性拟合过程应小木虫及晶体解析联合网站上部分虫友恳求，将origin软件的拟合过程做成视频文件，遗憾的是视频文件太大上传不了网站，故以截图的方式给各位同行粗略演示拟合过程。
1.先将数据导入origin软件，并建立温度（T）,磁化率（Xm）和磁化率温度乘积（XmT）各列。
如先右击空白栏勾点add new column，出现空白栏，在空白栏的顶端右击勾点set column values,出现对话框（如下），在“Col(X)=”右边填写：col(温度栏)*相应式量/外场强度/样品质量，如col(b)*1589.68/5000/0.02641，――OK2.挑选A 及D栏（ctrl键选择）再点plot—scatter做图3.建立拟合公式（该例子为双核锰(S1=S2=5/2)(A)双核锰(S1=S2=5/2)的公式：见Molecular Magnetism ---Olivier Hahn 114页 30x 20x 12x 6x 2x 30x20x 12x 6x 2x 22d e11e 9e 7e 5e 31e 110e 60e 28e 10e 2kT Ng +++++++++⨯=βχ Origin 拟合过程：对Mn2拟合m T 曲线符号：p1---g; p2---J /k BA=2*exp(2*p2/x)+10*exp(6*p2/x)+28*exp(12*p2/x)+60*exp(20*p2/x)+110*ex p(30*p2/x);B=1+3*exp(2*p2/x)+5*exp(6*p2/x)+7*exp(12*p2/x)+9*exp(20*p2/x)+11*exp(30*p2/x);y=x*0.375*p1*p1*(A/B)(B)考虑分子场近似：Origin 拟合过程：对Mn2拟合m T曲线符号：p1---g；p2---J/k B；p3---zJ/k BA=2*exp(2*p2/x)+10*exp(6*p2/x)+28*exp(12*p2/x)+60*exp(20*p2/x)+110*exp(30*p2/x) ;B=1+3*exp(2*p2/x)+5*exp(6*p2/x)+7*exp(12*p2/x)+9*exp(20*p2/x)+11*exp(30*p2/x); s=0.375*p1*p1*(A/B);y=s/(1-2*p3*s/(0.375*p1*p1))(C)考虑顺磁杂质及温度无关项：Origin 拟合过程：对Mn2拟合m T曲线符号：p1---g；p2---J/k B；p3---zJ/k B；p4---m’；p5---TIPA=2*exp(2*p2/x)+10*exp(6*p2/x)+28*exp(12*p2/x)+60*exp(20*p2/x)+110*exp(30*p2/x) ;B=1+3*exp(2*p2/x)+5*exp(6*p2/x)+7*exp(12*p2/x)+9*exp(20*p2/x)+11*exp(30*p2/x); s=0.375*p1*p1*(A/B)/x;t=s/(1-2*p3*s/(0.375*p1*p1))*(1-p4)+0.125*2.5*3.5/x*p4+p5;y=t*x4.拷贝拟合式子（若同时考虑分子场近似、顺磁杂质及温度无关项）其式子如下：A=2*exp(2*p2/x)+10*exp(6*p2/x)+28*exp(12*p2/x)+60*exp(20*p2/x)+110*exp(30*p2/x) ;B=1+3*exp(2*p2/x)+5*exp(6*p2/x)+7*exp(12*p2/x)+9*exp(20*p2/x)+11*exp(30*p2/x); s=0.375*p1*p1*(A/B)/x;t=s/(1-2*p3*s/(0.375*p1*p1))*(1-p4)+0.125*2.5*3.5/x*p4+p5;y=t*x（注意每行后边“；”号）5.打开XmT-T曲线origin软件界面，点analysis-non linear curve fit 出来如下界面6.先建立函数，（如果已建有该函数点More再选择）若需创建新函数即点New 按钮，Name,Form(选Y-script),Number of Param 个数，Definition（此栏就将从别处拷来的拟合式子粘贴），如下填写Save保存，再点Basic Mode进入上级界面，再点accept7.选择数据列，点Select Dataset预先记住温度及磁化率温度乘积两列的栏名（column name）,如A及D 再点对话框其中---->x indep ??? [1…0]再从available datasets中选后边是a的那一行，如a9129mt300k_a再点Assign,则自变量x的值就变为A列了，同时把因变量y的值变为D列。
origin环形曲线拟合
origin环形曲线拟合
在Origin中，环形曲线的拟合可以通过以下步骤完成：
1. 新建工作表：打开Origin软件，点击菜单栏【文件】-【新建】-【工作表】。
2. 输入数据：在工作表输入两列拟合数据。
3. 绘制散点图：选中输入的数据，点击底部散点图。
4. 选择拟合：点击菜单栏【分析】-【拟合】-【线性拟合】即可得到拟合结果。
如果需要定义并适合用户定义的函数，可以按照以下步骤操作：
1. 确定要使用的函数形式，例如y=y0+a*exp(-b*x)。
2. 选择工具：拟合函数生成器...菜单以打开拟合函数生成器对话框。
3. 在名称和类型页面上，为函数命名并选择函数类型。
从函数类型列表中选择表达式。
请注意，左侧面板显示有关您选择的功能类型的提示。
单击“下一步”按钮转到“变量和参数”页面。
4. 在变量和参数页面上，确保自变量读取 x，因变量读取 y。
然后在“参数”文本框中输入逗号分隔的值 y0、a、b。
单击下一步按钮。
5. 在“函数体”页面，执行以下操作：在函数体编辑框中，
输入 y0+a*exp(-b*x)。
为自变量x输入一个值后，点击Evaluate 按钮，你会得到一个因变量y的返回值，可以用来检查这个函数的有效性。
6. 单击 Finish 按钮完成函数的定义。
Origin7.5作图和拟合过程介绍
Origin7.5作图和拟合过程介绍注意：阅读过程中，看不清图可以把word 放大到200%。
1、整体介绍如图1所示图12、作图过程（1）输入数据【A （X ）和B （Y ）分别是x 轴和y 轴变量，别输入错了】 （2）选中被作图的数据（3）左键单击图2中被红色方框包围的图标，得到图3的图形图2Y A x i s T i t l eX Axis Title图3（4）若是选择图4中被红色方框包围的图标，得到图5；区别在于有无连线。
图4Y A x i s T i t l eX Axis Title图5（5）做图时用步骤（4）的方法，做数据拟合时用步骤（3）的方法，即只要“散点图”。
（6）选择图6中的“Linear Fit ”，即线性拟合，弹出图7的对话框，选择“Fit ”图6 图7（7）拟合结果见图8图8（9）图形美化（a）对“Linear Fit of data1_B”文字进行修改双击图8中的“Linear Fit of data1_B”变成图9，把“%（2）改成线性拟合”得到了图10。
图9 图10 （b）坐标轴美化A、Y轴名称双击坐标轴名称“Y Axis Title”后，可以对文字进行删除，或右键出现图11，选择“Symbol Map”，出现图12，选择符号“△”，这个方法安全。
或从word复制一个△到这里，这个方法在复制图形到word时会出先符合“△”不能显示。
对X轴也可以采用这个方法。
图11图12B、X轴名称选择坐标轴名称“X Axis Title”后，可以对文字进行删除，或右键出现图13，选择“Properties”，见图14，输入物理量符合和单位，难点是上下标。
对Y轴也适用。
图13 图14C、坐标轴刻度见图15，设置水平刻度的起点和终点值，类型（线性，对数等），间隔大小。
图15图16设置刻度位置，在坐标轴的内或外部。
图16图17设置是否显示主、辅网格。
图17D、字体修改Origin做好的复制到word中，会发现用到“宋体”中文字不能显示，怎么办？方法在在origin中把中文字全部改为“宋体”，见图18。
origin j形和s形曲线拟合
origin j形和s形曲线拟合1. 引言1.1 概述本篇长文探讨的主题是关于J形曲线和S形曲线的拟合方法和应用。
J形曲线和S形曲线是常见的数学曲线模型，具有独特的特征和应用价值。
通过对这两种曲线进行深入的分析与比较，我们可以更好地理解它们在实际问题中的应用，并为未来相关研究与应用提供一些展望和建议。
1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织：第2部分将详细介绍J形曲线的定义、特征以及拟合方法和算法。
我们将深入探讨J形曲线在实际应用中所起到的作用，并举例说明其意义和价值。
第3部分将类似地介绍S形曲线的定义、特征以及拟合方法和算法。
我们将剖析S形曲线在不同领域中的真实案例，并分析其在实践中的意义。
第4部分将比较和分析J形曲线与S形曲线之间的相似性与不同之处。
我们将探索选择适当拟合模型时需要考虑的因素及方法，并通过实例分析和案例研究来展示其应用价值。
最后，在第5部分的结论中，我们将总结J形曲线和S形曲线拟合的优缺点及适用范围，并对未来相关研究方向与应用前景进行展望和建议。
1.3 目的本文的目的在于深入研究J形曲线和S形曲线的拟合方法，探索它们的定义、特征以及算法。
通过比较和分析这两种曲线模型，我们将揭示它们在实际应用中的异同，特别是在选择拟合模型时需要考虑的因素。
此外，本文还旨在为未来相关研究提供一些建议，并展望其在实践中可能产生的应用前景。
以上就是文章“1. 引言”部分内容。
2. J形曲线拟合：2.1 J形曲线的定义与特征：J形曲线是一种具有明显上升、下降趋势并且在某个点变化方向的曲线。
它通常呈现出先增加后减少或先减少后增加的特点。
J形曲线常见于许多实际问题中，如市场需求预测、物质生长模式等。
2.2 J形曲线拟合的方法和算法：J形曲线的拟合可以采用多种方法和算法，其中一种常用的方法是使用非线性回归模型。
通过选择适当的非线性函数形式，并利用最小二乘法等优化算法来拟合数据，可以得到较好的拟合结果。
2.3 J形曲线拟合在实际应用中的意义和价值：J形曲线拟合在实际应用中具有广泛的意义和价值。
origin 拟合曲线整数数值
如果您要在整数数值上拟合曲线，有几种方法可以尝试：
1. 离散化数据：将原始的曲线数据离散化为整数数值。
例如，将x轴均匀划分为整数间隔，然后找到每个整数点对应的y值。
这样，您就得到了一组整数数值的数据点，可以使用传统的拟合算法（如最小二乘法）进行曲线拟合。
2. 数值约束拟合：如果您已经有了一组整数数值的数据点，可以使用数值约束拟合算法来拟合曲线。
这种方法将优化问题的解限制在整数解空间内，以满足给定的整数数据点。
3. 整数规划拟合：将曲线拟合问题转化为整数规划问题，并使用整数规划算法求解。
整数规划是一种优化问题，其中变量被限制为整数值。
您可以将曲线的参数（如斜率、截距等）作为整数变量，并构建一个目标函数和约束条件来描述曲线与整数数据点之间的关系。
需要注意的是，在整数数值上进行曲线拟合可能会导致一些问题，比如精度损失和过拟合。
因此，在选择合适的方法时，您需要根据具体情况权衡利弊，并根据实际需求调整拟合的方法和参数。
1。
origin 数据处理与数据拟合精品PPT课件
求多组数据平均值
导入Graphing 文件夹中的Group.DAT 文件数据； 1、选中所有参与平均值计算的列； 2、单击菜单命令Analysis→Mathematics→Average Multiple Curves； 3、在打开的Mathematics:avecurves对话框中设定重 计算模式、平均方法以及输出控制等； 4、最后单击OK按钮应用平均。
Origin 作图
一、单击 二、选择坐标轴
选择图型类型
Origin 图形窗口
Origin 数据拟合
Origin可方便地对数据进行拟合分析。 在“Analysis\Fitting”菜单的子菜单栏中， Origin提供了线性、多项式、指数、自定 义等多种常用的数据拟合方法。
一、线性拟合
应用“Samples\Curve Fitting\Linear Fit.dat”文件夹的 数据进行拟合。
Analysis→Mathematics→Differentiate1；
3、在打开的Mathematics: differentiate对话框中的 Derivative Order选项中设定求导阶数，并设置重计算模式 、输出控制等；
4、最后单击OK按钮应用求导。
数据积分
导入Mathematics文件夹中Sine Curve.dat文件数据； 1、选中A、B 列； 2、单击菜单命令Analysis→Mathematics→Integrate； 3、在打开的Mathematics:integl对话框中设定重计算模式 、积分面积类型以及输出控制等； 4、最后单击OK按钮应用积分。
Origin 8 数据分析与数据拟合
Origin 简介
OriginLab公司的产品 通用的科技绘图和数据分析软件 Origin 的主要功能——图表绘制和数据
origin如何拟合函数的一部分_概述及解释说明
origin如何拟合函数的一部分概述及解释说明1. 引言1.1 概述在科学研究和实践应用中，我们常常需要拟合函数来模拟和预测现象或数据。
函数拟合可以帮助我们找到真实数据背后的规律和趋势，从而更好地理解和解释数据。
Origin是一款功能强大的数据分析和图形绘制软件，它提供了丰富的工具和方法来进行函数拟合。
1.2 文章结构本文将详细介绍如何使用Origin软件进行函数的拟合，并重点关注如何拟合函数的一部分。
首先，在“引言”部分，我们将概述文章的目的、结构以及origin 软件的基本介绍。
接下来，在“origin如何拟合函数的一部分”部分，我们将深入探讨函数拟合方法的概念，并简要介绍Origin软件的特点。
随后，在“origin 拟合函数的步骤及工具介绍”部分，我们将逐步介绍Origin软件中关于数据导入、函数选择和参数设置以及结果分析方面所采取的步骤和工具。
最后，在“应用示例与实践经验分享”部分，我们将通过生物化学实验数据、物理实验数据以及工程应用案例来展示Origin软件在不同领域中的实际应用情况，并分享一些经验和技巧。
1.3 目的本文的目的是帮助读者更加全面地了解Origin软件在函数拟合方面的功能和应用。
通过阅读本文，读者将了解到函数拟合方法的基本原理、Origin软件的使用步骤以及如何针对不同数据类型和实际应用场景来优化拟合结果。
同时，本文还将通过具体案例分析和实践经验分享，为读者提供一些建议和指导，使他们能够在自己的研究或工作中更好地应用Origin软件进行函数拟合。
（注：文章内容仅供参考）2. origin如何拟合函数的一部分：2.1 函数拟合方法概述：在科研和实验过程中，经常需要将实验数据进行拟合，以找到最佳的函数形式来描述这些数据。
函数拟合是对实验数据进行曲线拟合，即通过在样本点之间插值来推测未测得的数值，进而得到一个连续的理论曲线。
origin是一种常用的数据可视化和分析软件，它提供了多种函数拟合方法以及丰富的工具来帮助用户完成这个过程。
origin曲线拟合教程
01
R平方值：表示模型对 数据的解释程度，越接 近于1表示模型越精确。
03
参数估计值：了解各参 数的实际意义，并评估
其合理性。
05
解读拟合结果时，需要 关注以下几个关键指标
02
残差图：通过观察残差 是否随机分布，判断模
型是否合适。
04
03 Origin曲线拟合进阶
多项式拟合
多项式拟合
结果解读
非线性拟合实例
总结词
非线性拟合适用于数据点之间存在复杂非线性关系的情况，可以通过非线性函数来描述数据点的分布规律。
详细描述
非线性拟合可以通过Origin软件中的“Nonlinear Fit”功能实现。在菜单栏中依次选择“Analysis”>“Fitting”->“Nonlinear Fit”，然后选择所需的非线性函数类型，即可进行拟合。在进行非线性拟合时，需 要先定义好函数模型，并设置好初始参数，然后通过迭代算法寻找最优解。
总结词
无法找到合适的拟合函数可能是由于数据特 征不明显或缺乏先验知识所导致。
详细描述
在Origin中，可以通过观察数据点的分布和 变化趋势，结合专业知识和经验，选择合适 的拟合函数。如果无法确定合适的函数形式
，可以考虑使用自动选择函数的方法，让 Origin根据数据特征自动选择最佳的拟合函 数。同时，也可以尝试使用多项式拟合或自
自定义函数拟合
通过Origin软件的自定义函数拟合功能，用 户可以自定义函数形式，对数据进行拟合。
参数设置
在自定义函数拟合中，需要定义函数形式和参数初 始值，并选择是否添加常数项或线性项。
结果解读
自定义函数拟合的结果包括拟合曲线的参数 值和拟合曲线图，以及用于评估拟合质量的 统计指标。
origin滞回曲线拟合
ORIGIN滞回曲线拟合原点滞回曲线拟合是一种在系统动力学分析和建模中常用的方法，用于描述系统在输入变化时的响应。
本文将介绍原点滞回曲线拟合的理论基础、常用的拟合方法，以及在不同领域的应用。
1. 理论基础1.1 滞回曲线滞回曲线是系统输入和输出之间的关系曲线，反映了系统在受到外界影响后的响应过程。
原点滞回曲线则是指系统的输出相对于输入的滞回效应从零点开始的曲线。
这种曲线常用于描述系统的非线性特性和动态响应。
1.2 滞回特性原点滞回曲线常表现为系统对输入变化的迟滞响应和非线性效应。
这种特性在控制系统、生物学、经济学等领域中广泛存在，需要通过合适的拟合方法来描述和分析。
2. 拟合方法2.1 数学模型原点滞回曲线可以通过数学模型来表示，其中包括了滞回曲线的各项参数。
常见的模型包括Van der Pol模型、Bouc-Wen模型等，它们通过微分方程或差分方程来描述系统的动态行为。
2.2 参数估计拟合原点滞回曲线的关键在于确定模型的参数。
参数估计是通过将实际观测数据与模型的预测值进行比较，采用最小二乘法或其他优化算法来找到最优参数组合。
2.3 数据处理实际观测到的数据通常包含噪声和不确定性，因此在拟合原点滞回曲线之前需要进行数据处理。
滤波、降噪和数据平滑等方法有助于提高拟合的准确性。
3. 应用领域3.1 控制系统原点滞回曲线拟合在控制系统中广泛应用，用于分析系统的饱和、非线性和滞回效应，优化控制器的设计。
3.2 生物医学在生物医学领域，原点滞回曲线拟合常用于描述生物系统的响应，例如心血管系统、神经系统等，有助于疾病诊断和治疗优化。
3.3 工程和材料在工程和材料科学中，原点滞回曲线拟合可用于分析结构的非线性和滞回特性，优化设计和改善材料性能。
4. 挑战与展望4.1 复杂系统建模一些系统具有复杂的非线性和滞回特性，对于这些系统的建模和拟合仍然是一个挑战。
需要发展更为复杂的数学模型和高效的拟合算法。
4.2 实时应用随着计算能力的提高，原点滞回曲线拟合的实时应用变得更为重要。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、langmiur模型拟合
1输入数据，绘制散点图
2选择langmiur模型开始进行拟合
Analysis>Fitting>Nonlinear Curve Fit>Open Dialog(这一步可直接用快捷键ctrl+Y)
3选择langmiur模型，注意核对公式是否一致，一致可直接采用，不一致需另外自行编辑公式，这里示范公式一致的模型拟合操作方式，编辑公式请参考下面的Freundlich模型拟合方法步骤
根据langmiur公式，需要将参数c设置为0
4点击Fit，出现：
（目前没发现Yes或No有什么不同……）拟合结果如下：
因为示范数据是我随便选的，数据并不好，所以无法拟合5将模型与散点图组合
把这里的数据全部复制，去sheet1里面粘贴，记得重新set X
将所有的模型拟合数据输入后，回到图像，用自己擅长的方法，在原有散点图上添加数据
Langmiur模型拟合教程结束
附加：下面提供两种添加数据的方法，即把模型图与散点图结合
1创建图层法：
将df都放进右边，然后点击OK
最后将右Y轴的scale调节与左Y轴一致，完成
2直接添加数据法：
现在表格处选中所需要添加的数据，记得设置X（列表单击右键）
回到图形的页面选择Gragh>Add Plot to Layer>Line
完成
二、Freundlich模型拟合（自定义公式拟合教程）1从上述第2步开始，选择自定义公式
2创建公式
就会出现以下页面：
然后关掉点OK，保存
3用自定义公式进行拟合先选择刚刚保存好的函数
然后编辑参数
拟合结果：
4然后就会出现这个：
后续步骤与上述第4步和第5步一致效果完成图如下：
Freundlich模型拟合教程结束。