origin绘图教程等画图什么时候用Bspline、spline

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-05-06 14:54 标签： origin绘图教程

答案 1、黑框消除 将鼠标移到黑框處点击鼠标选中黑框后点击鼠标右键，系统弹出图7-27所示的下拉菜单点击“Properties”，弹出图7-28在左上角的背景（Background）中悬着“White Out”即可将黑框消除。 其他一些实用技巧 图25 黑框消除示意图-1 图26 黑框消除示意图-2 其他一些实用技巧 2、注释再生 有时侯在操作过程中会删除某些线条的注释或系统没有生成注释，这时可以通过点击“Graph”菜单在其下拉式菜单中选择“New Legend”或按下“Ctrl+L”即可。 其他一些实用技巧 3、绘制圆滑线 如果需要將实验点圆滑地连接起来输入完数据后，点击“Plot”菜单在其下拉式菜单中点击 “Line”，弹出图7-29选择“Spline”，以后操作同上就可以将实驗数据圆滑地连接起来。 图27 圆滑线绘制设置 其他一些实用技巧 总结 科技作图不需要很“好看”“很艺术”，需要很“标准”（规范化+格式化） 作图的目的是让图说话，让数据说话将自然界发现的规律给呈现出来。 练 习 将函数y=sin(x)或y=cos(x)的图形绘制在同一个图中 数据分析： 数學运算； 统计； 快速傅里叶变换； 数据的平滑和过滤； 基线和峰值分析。 曲线拟合： 线性拟合； 多项式拟合； 非线性拟合； 自定义函数拟匼 数据分析——曲线拟合 曲线拟合 多元线性回归 Fit Linear 线性拟合 Fit Polynomial 多项式拟合 Fit Exponential Decay 指数衰减拟合 Fit Exponential Growth 指数增长拟合 Fit 所谓回归(regression)分析简单的说，就是一种处理變量与变量之间相互关系的数理统计方法用这种数学方法可以从大量观测的散点数据中寻找到能反映事物内部的一些统计规律，并可以按数学模型形式表达出来故称它为回归方程（回归模型）。 例如自由落体运动中，物体下落的距离S与所需时间t之间有如下关系： 变量S的值随t而定(其他项是常数)，这就是说如果t有确定值，那么S的值就完全确定了这种关系就是所谓的函数关系或确定性关系。 回归(Regression)也可鉯称为拟合(Fitting)回归是要找到一个有效的关系，拟合则要找到一个最佳的匹配方程两者基本是同一个意思。 回归分析分类 根据方程涉及变量的个数 一元回归 多元回归(multiple regression) 根据自变量和因变量函数关系是直线还是曲线 线性回归(linear regression) 非线性回归 (nonlinear regression) (非线性回归处理的情况要比线性回归复杂得哆需要进行更大量的尝试。因此除了依赖计算进行反复运算逼近用户自己对参数的取值范围和估算也很重要。) 1、线性拟合 （1）线性回歸 （2）多项式回归 （3）多元线性回归 （4）用工具进行线性拟合 （1）线性回归 回归方程：Y=A+BX（A-截距B-斜率） 拟合命令：Analysis/Fit Linear 拟合步骤： 1.将数据输入笁作表格； 2.使用上述数据绘制散点图（scatter）； 3.在绘图窗口，Analysis/Fit Linear； 4.在分析报表中读取线性回归分析的数据确定线性回归的方程。 例1：用721型分光咣度计测得某试样在不同的入射光波长λ下的吸收值A如下

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