弦线波振动实验的一种新的数据处理方法

运用Origin软件对弦线波振动实验的数据进行线性拟合与作图,并与传统的最小二乘法进行数据处理结果进行比较,以验证Origin软件对弦线波振动实验数据处理的可行性.实验表明,通过Origin软件拟合的结果与所作图形均与传统的最小二乘法进行数据处理结果相吻合.利用Origin软件处理数据与作图,简洁、快速、直观、精确,可以在教学过程中应用.     

加权平均法处理牛顿环实验数据程序设计

利用VisualC6.0设计编制加权平均法处理牛顿环实验数据程序.该程序计算方便、快捷、迅速、准确,在处理牛顿环实验数据中发挥了较好作用,节省了时间,提高了实验效率.     

牛顿环实验数据处理及实验方法

本文对用牛顿环测定透镜曲率半径实验的3种数据处理方法(逐差法、加权平均法、最小二乘法)进行了讨论,并提出改进意见。牛顿环实验数据处理中逐差法是现行教材中较通用的方法。透镜凸面曲率半径计算公式为     

牛顿环实验数据处理的最佳方法

介绍了牛顿环实验中的几种数据处理方法,通过对几种方法的理论分析,论证了加权平均法是该实验数据处理的最佳方法。     

牛顿环实验数据处理方法的探究

分析了牛顿环实验数据处理中的测量的最佳值和不确定度计算方法,把各级暗环直径为各环左右读数之差的测量值当作非等精度测量处理。在实验操作中应选择测较大的环,且使取值也大(m-n=25)时,可以得到一种简单易操作的结果处理方法。     

基于Origin的金属线膨胀系数实验数据处理方法

用Origin软件对金属线膨胀系数实验数据进行了线性拟合与作图,拟合的结果与所作图形均与逐差法进行数据处理的结果相吻合.实验表明:利用Origin软件处理实验数据具有简洁、快捷与直观等特点,避免了人为因素所造成的误差.     

基于Origin的电池电动势和内阻测量数据的处理

运用Origin软件处理实验数据，具有简洁、快捷、直观等特点，所作图形避免了人为因素所造成的误差。     

牛顿环实验中的数据处理分析

对牛顿环实验中常见的几种处理数据的方法进行了深入的分析和探讨，在此基础上提出了改进性意见，使实验数据的处理更科学合理。     

用Origin软件实现大学物理实验信息化

运用Origin软件,用于大学物理实验的数据处理中,并以弦线波振动和牛顿环实验为例,分析了该软件对大学物理实验数据的处理过程。分析表明,利用软件处理数据与作图,具有简洁、快捷与直观等特点,实现了大学物理实验的数据分析与信息化相结合的实验教学体系。     

牛顿环干涉实验研究

分析了牛顿干涉实验中存在的几个问题，提出了实验过程和数据处理中减少误差的一些方法。     

牛顿环实验中数据处理方法的讨论

对牛顿环实验的数据 ,分别用逐差法、最小二乘法、加权平均法 3种方法进行数据处理 ,同时比较了 3种方法的优劣 ,对结果进行了讨论。     

基于Origin 8.0的光电效应实验数据处理

针对普朗克常数的传统实验数据处理方法误差大及其不确定性等弊端,利用改进的拐点法,使用origin 8.0软件的微分功能于光电效应实验中测定普朗克常量.结果显示,实验中5个测量点的相关系数为0.994 59,误差大大减小.该方法使数据处理更加准确、高效,也使教学过程具体、形象,提高了教学效果和质量.     

基于MATLAB的通用数据拟合方法

介绍了在实验数据处理、统计数据分析等场合使用的一种基于MATLAB的通用数据拟合方法。首先设计了通用的多项式数据拟合方法,并揭示了多项式数据拟合方法的拟合准则为最小二乘法、理论依据是函数逼近论。最后通过两个具体实例验证了所提拟合方法能获得满足拟合精度的多项式函数。     

一种基于数据筛选的导热系数计算方法

导热系数测量过程中实验数据的准确性是导热系数计算的关键。实验数据不准确,直接影响导热系数的精度。现有的导热系数测量计算中对数据是否准确没有很好的评判准则或方法。鉴于此,本文提出了一种以斜率相对标准差为依据筛选数据的导热系数计算新方法。该方法以斜率相对标准差为准则判断并筛选实验数据,利用最小二乘法拟合筛选后的数据求解导热系数。将该方法应用于乙二醇标定溶液的导热系数计算中,同传统算法相比,新方法数据处理简单、计算导热系数精度提高明显、能够广泛地应用到导热系数测量实验中,测量结果明显优于传统算法。     

Origin软件在大学物理实验数据处理中的应用

介绍了利用Origin软件对光敏电阻特性实验数据的处理过程,并通过作图和对实验图像拟合阐述了该软件的使用方法,实践表明把其作为常用数据处理方法引入大学物理实验有利于实验教学。     

一种时序数据多项式拟合加速方法

考虑到时序数据自身特点,特别是针对周期采样的时序数据,本文提出一种多项式拟合加速方法,讨论了平均分段和非平均分段两种情况下时序数据多项式拟合方法,通过重复利用部分矩阵的中间计算结果,大幅提高了多项式拟合的计算速度.实验结果表明,对于周期采样数据,该方法在平均分段和非平均分段时最多可分别获得约28倍和17倍计算加速.