Origin快速学习全程详解经典课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,Origin快速学习全程-详解,基本知识,图层,是,Origin,中的一个很重要的概念，一个绘图窗口中可以有多个图层，从而可以方便的创建和管理多个曲线或图形对象。,Origin,自带了几个多图层膜板,.,这些模板允许你能够在取得数据以后,只需单击,2D Graphs Extended,工具栏,上相应的命令按钮,就可以在一个绘图窗口把数据绘制为多层图,。,双,Y,轴图形模板,：如果数据中有两个因变量数列，它们的自变量数列数列相同，那个可以使用此模板,。,水平,双屏图形模板,：如果数据中包含两组相关数列，但是两组之间没有公用的数列，那么使用水平双屏形模板,。,垂直,双屏图形模板,：与水平双屏图形模板的前提类似，只不过是两图的排列,不同,四,屏图形模板,：如果数据中包含四组相关数列，而且它们之间没有公用的数列，那么使用四屏图形模板。,1,，制作双,Y,轴,先做好一,X,一,Y,后，编辑,-,新建图层，注意改变,plot type,2,，计算函数值,，,eg:cox,，用,origin,函数功能点击,column-set cloumn valve,也可以直接选中列，然后点击右键，会出现“,set cloumn valve,”,3,，选择数据范围作图（,？,）,（找到某行，直接右键，也会出现,Set As Begin,和,Set As End,）,如果想跳到某一行可以用,Edit,Go To Raw,（这里如果发现你设定的行之前的都没了，这仅仅是没显示出来而不失删除了，想要看到的话：,Edit,Reset To Full Range,）,找到你想要的开始行，点右键,Set As Begin,，同理设定结束行，然后作图。,4,，频率计数：,Frequency Count,统计一个数列或其中一段中数据出现的频率,。,做法对准某一列或者选定的一段点右键,Frequency Count,。,BinCtr,数据区间的中心值,；,Count,落入该区间的数据个数，即频率计数值,；,BinEnd,数据区间右边界值,；,Sum,频率计数值的累计和,。,5,，,屏蔽曲线中的数据,（多列的情况下也要用到）,在图形中如果个别点属于,奇点,，,在分析或拟合过程中想去掉，而又不想完全删除,，或是仅分析图形中的部分数据，那么,Mask,（屏蔽）工具条,（如下图）可以帮助实现这一功能。被屏蔽的数据点既可以是单个点，也可以是一个数据范围。,屏蔽的点,在分析过程中将不包括这些数据点。,屏蔽之后数据显示红色,在,origin,中将某些数据点,mask,之后，这些数据颜色发生变化，在之前已经做的图形中这些相关的数据点也仅仅是变了颜色，如何让它们不显示呢？,其实只是要多一步操作：,到所做的图形中，鼠标右键弹出快捷菜单后，选择,Mask,快捷菜单中的,Hide,，如下图所示，,ok,，这些被,Mask,的数据点就不显示了,在用,Origin,处理数据的时候，不同区间内的曲线经常会有较大的差别，这种情况下如果用一个曲线函数来拟合所有数据往往成为不可能实现的任务，这时可以利用,Origin,中的,Mask(,遮罩,),功能对数据进行,分段线性拟合,或进行,分段非线性拟合,。,左图所示的数据需分成,2,段进行线性拟合。下面以此为例介绍,Mask,功能。,首先拟合第一段数据,：,第一步：选中第一部分数据，然后右键,MaskApply,，这样改部分数据就被遮罩住了并以红色显示。,第二步：选中,A,和,B,两列所有数据，通过,scatter,工具画出散点图。这时可以看到被遮罩的数据的散点图也是以红色显示。,第三步：,Analysis,菜单,FittingFit linearOK,，即可拟合未遮罩段的直线。,接下来是在该图上拟合另一段数据：,第一步：选中刚才被,Mask,的数据，右键,-Mask-Remove,取消遮罩。,第二步：选中第二部分数据，然后通过,MaskApply,操作将其遮罩。切换到图形拟合界面，这时可以看到已拟合的那部分数据已被遮罩住了,(,红色散点,),。,第三步：对第二段数据进行线性拟合，方法同上面第三步。最后别忘了切换到数据表格，选中所有数据，然后右键,MaskRemove,取消所有的遮罩。,这样，我们就完成了所有数据的分段线性拟合。对于非线性拟合，方法步骤跟上面一样，只是在,Fitting,的时候，选择的是,Fit polynomial,或其他方程,。,6,，读取数据,左边工具条上的“数据坐标读取”按钮 可以读取图形中的数据点的坐标值，“屏蔽位置读数”按钮 也可以读取图形中的数据点的坐标植，这两个按钮要退出来可以按左边的“指针”按钮既可。,7,，个性化数据曲线,可用“数据”“移动数据点”“移去坏数据点”对有些不准确的数据进行操作。,8,，曲线拟合,即用各种曲线拟合数据，在,Analysis,菜单里，常用的有线性拟合，多项式拟合等，还可以利用,Analysis-Non-Linear Curve Fit,里的两个选项做一些特殊的拟和。,默认为整条曲线拟合，但可以设置为,部分拟和，和,mask,配合使用会得到很好的效果,。,9,，,在工作表中指定多个,X,列,对准,D,点右键选择,SetAs X,设为,X,列,得到,说明,:,默认,Y,与左侧最近的,X,轴关联,也就是,BC,与,A,，,EF,与,D,关联。,调整SPACE，改变柱状大小；使用多X多Y绘图，就会有每个柱线的注释,在overlap(in%)中手动改成99.5，会好很多。当然如果改成100%的话，相互连接在一起了，虽然都在正中间了，但是不是很好看。柱子间稍微留一点空隙可能会好一些。,10,，创建多层图形,(?),步骤,:,(1),激活,“Layers”,的工作表窗口。,(2),单击,“sinx”,列的标题栏，使其高亮，表示该列被选中。,(3),作出单层图,(4),在激活,Layer,窗口的前题下，,Tools,Layer,，如下图，这个工具包含两类：,Add,图层和,Arrange,图层,11,，关联坐标轴,Origin,可以在各图层之间的坐标轴建立关联，如果改变某一图层的坐标轴比例，那么其它图层的也相应改变。,做法：,双击,Layer,上的,2,图标，在调出的,Layer,对话框中点,Layer Properties,，然后选择,Link Axes Scales,。,12,，存为模板,File,Save Template As,，以后就可以用此膜版。,调用膜板用此 最后一个。,13,，,非线性拟合,拟合曲线的目的为要根据已知数据照出响应函数的系数。,使用菜单命令拟合：,首先激活绘图窗口，选择菜单命令,Analysis,，则可以看到,使用拟合工具拟合：,为了给用户提供更大的拟合控制空间，,Origin,提供了三种拟合工具，即线性拟合工具、多项式拟合工具、,S,拟和工具。具体自己去体会。,非线性最小平方拟合,NLSF,：,这是,Origin,提供的功能最强大、使用也最复杂的拟合工具。方法是,Analysis-,Non-Linear Curve Fit,Advanced Fitting Tools,或者,Fitting Wizad,，具体的请自己体会。,14,，数据分析,数据分析主要包含下面几个功能：,简单数学运算（,Simple Math,）,统计（,Statistics,）,快速傅里叶变换（,FFT,）,平滑和滤波（,Smoothing and Filtering,）,基线和峰值分析,(Baseline and Peak Analysis),15,，,算术运算,这是实现,Y=Y1(+-*/)Y2,的运算，其中,Y,和,Y1,为数列，,Y2,为数列或者数字。命令为：,Analysis,Simple Math,16,，,减去参考直线,激活曲线Test3，AnalysisSubtrart:Straight Line，此时光标自动变为 ,然后在窗口上双击左键定起始点，然后再在终止点双击，此时会Test3曲线变为原来的减为这条直线后的曲线。,17,，,微分,也就是求当前曲线的导数,命令为,:Analysis,Calculus:Differentiate,18,，积分,对当前激活的数据曲线用梯形法进行积分,命令为,:Analysis,Calculus:Integrate,19,，,基线和峰值分析,具体存在哪些方法，不多说，仅仅说一下,Origin,提供用来读取图形窗口上的数据和坐标的几个工具，它们为,:,20,，,Origin,中,Excel,的使用,Origin,可以和,Excel,结合使用,方法看看就会,不多说了。,第一种最保险的方法是直接把,excel,的数据复制，然后粘贴到,origin,里,第二种方法也可以在,Origin,中左上菜单栏选择文件，打开，在下拉栏中选择,excel,我一般是用方法一，这样保险一点，如果数据过多，也可以用方法二,。,21,，,数据的输入输出,数据导入导出,：,导入数据用,Import,命令，注意调开窗口中的,Option,这个选项，这里可设置倒入数据的很多选项。,22,，,在其它应用程序中使用,Origin,在装有,Origin,的机子上，,Word,中可以直接插入,Origin,图像，并可以直接在,Word,中通过双击这个图形来调用,Origin,来编辑图片。,插入方法,：插入对象,Origin Graph,，这将新建一个空白的,Origin,图形。,或者利用插入从文件创建，把以前做好的Origin文件插入进来。,23,，,图形和版面的导出,激活绘图窗口,Edit-,Copy Page,就可以复制图像。,而,File,Export Page,可以把图像存为,图像文件,。,Thank You!,