Origin6.0绘图分析软件—操作方法与实例分析 第六章2

Origin6.0绘图分析软件—操作方法与实例分析。软件使用的科普教程。Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件,是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件,既可以满足一般用户的制图需要,也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。Origin是美国OriginLab公司(其前身为Microcal公司)开发的图形可视化和数据分析软件,是科研人员和工程师常用的高级数据分析和制图工具。

(2)独立双总体T检验 例7 对于X、Y两个样本数列，若它们相互独立并且都服从差为常数的正态分布 的样本数列，可应用独立双总体T检验来检验两数列的平均值是否相同。 命令：Analysis | T-test (Two Population) 在对话框中选择双总体T检验的种类是独立还是关联，并规定显著性水平

体温的平均值、 方差、检测样本 个数 t=(观测值-期望值) /SE P为观测到的显著 性水平

[2004-4-13 23:03 "/Data2" (2453108)] Independent t-Test on Data2 col(MaleTemp) and col(FemaleTemp): Data Mean Variance N -----------------------------------------------------------MaleTemp 98.10462 0.48826 65 FemaleTemp 98.39385 0.55277 65 -----------------------------------------------------------t = 2.28543 p = 0.02393 At the 0.05 level, the two means are significantly different.

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(3)关联双总体T检验

例8

对于X、Y两个样本数列，若它们彼此不独立并且都服从方差为常数的正态 分布的样本数列，可应用关联双总体T检验来检验两数列的平均值是否相同。 命令：Analysis | T-test (Two Population) 在对话框中选择双总体T检验的种类是独立还是关联，并规定显著性水平

t=(观测值-期望值) t=( /SE P为观测到的显著 性水平

[2004-4-13 23:07 "/Data3" (2453108)] Paired t-Test on Data3 col(Brozek) and col(Siri): Data Mean Variance N -----------------------------------------------------------Brozek 18.93849 60.07576 252 Siri 19.15079 70.03582 252 -----------------------------------------------------------t = -5.23187 p = 3.54206E-7 At the 0.05 level, the two means are significantly different.

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6、单边方差分析(One-Way Analysis of Variance,OneWay ANOVA):检验两个或以上样本是否有相同平均值各样本数列均服从正态分布，且方差为常数。 原假设是平均值都相等，另一个假设是平均值不全相等。若结果的p值比预 设的显著性水平α值小，则说明假设错误，至少有一列平均值与其他列显著 不同。 命令：Analysis | Variance,One-Way ANOVA 平均值、方差、 检测样本个数 P为观测到的显著 性水平 F值和检验的精度[2004-4-14 07:06 "/A" (2453109)] One-Way ANOVA on columns selected between Col(Class1) -> Col(Class3): Data Mean Variance N -----------------------------------------------------------Class1 78.83916 71.80276 20 Class2 84.15824 59.71373 20 Class3 76.12573 55.45922 20 -----------------------------------------------------------F = 5.35774 p = 0.00738 -----------------------------------------------------------At the 0.05 level, the means are significantly different.

例9

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三、快速傅利叶变换( FFT ) 快速傅利叶变换(

例10

将信号分解成不同频率的正弦函数的叠加； FFT是离散傅利叶变换 的一种快速算法，是滤波、卷积、频域分析和功率谱估计的基础

步骤： 选择数列或曲线 Analysis | FFT命令

准备数据、选择计算时间量(Time)、数据的实分量、虚分量； FFT运算时假定X数列为时间量，Y数列为某种幅度 ④ 运行结束后，计算数据写入新建的工作表，显示幅度和相位频谱图， 并在结果窗显示结果

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Frequency (Hz)0 100 200 300 400 500 600

Angle(deg)

2000 1000 0

2.5

2.0

Amplitude

1.5

1.0

0.5

0.0 0 100 200 300 400 500 600

Frequency (Hz)

频谱图：上方为相位谱，下方为幅度谱

[5/3/99 14:02 "/Low Pass Filter/FFTPlot1"] Original Dataset: 240 Actual Dataset: 256 [2004-4-14 07:26 "/FFTPlot2" (2453109)] Original Dataset: 240 Actual Dataset: 256

包含频率、实分量、虚分量、幅值、相位和 功率

给出了原始数据点数和做FFT的实际点数

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FFT注意事项： 采样率：采样时间应等间隔， 否则引起误差

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