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：

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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

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