❶ 实验报告中的实验数据处理怎么写
预习t报告内7容： 8 目的要求 说明所做实验的目的和学习t要求 4 实验原理 简单推导出本实验中0获得实验结果所依据的主要公5式，各个e量的意义j单位和公5式适用的条件和测量方1法，必要时画出原理图 8 实验仪器 1 实验步骤 写出本实验的实验内2容，操作步骤（有课本的话可以2照抄） 5 数据处理 在了z解实验步骤的基础上t，画好记录各项实验数据的表格，并自己u推导处理数据所需的公2式（课本上m一a般会提供）实验报告 5 实验名称，实验者姓名，同住者姓名，实验日1期 1 实验目的 7 实验原理（与t预习b报告中2实验原理相似，加上m一i些自己c在实验中7实际理解的内1容即可） 1 实验方2法 （和预习i报告中6的实验步骤相同） 0 数据记录及l说明 (尽量记录下z实验数据，有疑问的数据也z不t要急于t去掉，在数据处理后再作取舍） 0 数据处理及c实验结果（含有计8算，实验曲线，表格，误差分8析，最后结果等内3容，特别要注意有效数字的处理） 2 实验讨论 提出在实验中0观察到的现象分5析，也x可以5回答课本实验后的思考题 mpij※△u悚s溃Δ＃揣s溃Δ＃揣og铵g铵
❷ 怎样用matlab产生一组实验数据，并求这组数据的3阶拟合多项式
编写程序如下乎返：
x = (0: 5);
y = rand(1,6);
p = polyfit(x,y,3)%p是多项式系数
f = polyval(p,x);
plot(x,y,'o',x,f,'-')
❸ 如何使用MATLAB编程实现实验数据的处理
数据处理也就包括标准化，归一化处理，很简单，我给你个例子，你可以仿照学习下：
%% 该代码为基于带动量项的BP神经网络语音识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4
%四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500,:)=c1(1:500,:);
data(501:1000,:)=c2(1:500,:);
data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);
data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);
%从1到2000间随机排序
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);
%输入输出数据
input=data(:,2:25);
output1 =data(:,1);
%把输出从1维变成4维
for i=1:2000
switch output1(i)
case 1
output(i,:)=[1 0 0 0];
case 2
output(i,:)=[0 1 0 0];
case 3
output(i,:)=[0 0 1 0];
case 4
output(i,:)=[0 0 0 1];
end
end
%随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本
input_train=input(n(1:1500),:)';
output_train=output(n(1:1500),:)';
input_test=input(n(1501:2000),:)';
output_test=output(n(1501:2000),:)';
%输入数据归一化团拿
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
%% 网络结构初始化
innum=24;
midnum=25;
outnum=4;
%权值初庆或笑始化
w1=rands(midnum,innum);
b1=rands(midnum,1);
w2=rands(midnum,outnum);
b2=rands(outnum,1);
w2_1=w2;w2_2=w2_1;
w1_1=w1;w1_2=w1_1;
b1_1=b1;b1_2=b1_1;
b2_1=b2;b2_2=b2_1;
%学习率
xite=0.1
alfa=0.01;
%% 网络训练
for ii=1:10
E(ii)=0;
for i=1:1:1500
%% 网络预测输出誉含
x=inputn(:,i);
% 隐含层输出
for j=1:1:midnum
I(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);
Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
end
% 输出层输出
yn=w2'*Iout'+b2;
%% 权值阀值修正
%计算误差
e=output_train(:,i)-yn;
E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));
%计算权值变化率
dw2=e*Iout;
db2=e';
for j=1:1:midnum
S=1/(1+exp(-I(j)));
FI(j)=S*(1-S);
end
for k=1:1:innum
for j=1:1:midnum
dw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));
db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));
end
end
w1=w1_1+xite*dw1'+alfa*(w1_1-w1_2);
b1=b1_1+xite*db1'+alfa*(b1_1-b1_2);
w2=w2_1+xite*dw2'+alfa*(w2_1-w2_2);
b2=b2_1+xite*db2'+alfa*(b2_1-b2_2);
w1_2=w1_1;w1_1=w1;
w2_2=w2_1;w2_1=w2;
b1_2=b1_1;b1_1=b1;
b2_2=b2_1;b2_1=b2;
end
end
%% 语音特征信号分类
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
for ii=1:1
for i=1:500%1500
%隐含层输出
for j=1:1:midnum
I(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);
Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));
end
fore(:,i)=w2'*Iout'+b2;
end
end
%% 结果分析
%根据网络输出找出数据属于哪类
for i=1:500
output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));
end
%BP网络预测误差
error=output_fore-output1(n(1501:2000))';
%画出预测语音种类和实际语音种类的分类图
figure(1)
plot(output_fore,'r')
hold on
plot(output1(n(1501:2000))','b')
legend('预测语音类别','实际语音类别')
%画出误差图
figure(2)
plot(error)
title('BP网络分类误差','fontsize',12)
xlabel('语音信号','fontsize',12)
ylabel('分类误差','fontsize',12)
%print -dtiff -r600 1-4
k=zeros(1,4);
%找出判断错误的分类属于哪一类
for i=1:500
if error(i)~=0
[b,c]=max(output_test(:,i));
switch c
case 1
k(1)=k(1)+1;
case 2
k(2)=k(2)+1;
case 3
k(3)=k(3)+1;
case 4
k(4)=k(4)+1;
end
end
end
%找出每类的个体和
kk=zeros(1,4);
for i=1:500
[b,c]=max(output_test(:,i));
switch c
case 1
kk(1)=kk(1)+1;
case 2
kk(2)=kk(2)+1;
case 3
kk(3)=kk(3)+1;
case 4
kk(4)=kk(4)+1;
end
end
%正确率
rightridio=(kk-k)./kk
❹ 研究生论文的数据可以自己编嘛哪位高手给点指点，有些实在是做不出来了！！！！
可以，要编的严谨一些，别被发现了就好。最好可以参考别人做过的成果，结合自己的情况编数据。同时数据别编的太完美，不符合实际的，很容易被发现。
❺ 如何用Origin处理实验数据
Abstract： Firstly the characteristics and function of Origin software was introced. Secondly， the Franck-Hertz experiment data processing by using Origin was given. Finally the application of Origin in physics experiment data processing has characteristics of simple method， quick， accurate and efficient.
关键词：数据处理；Origin软件；夫兰克-赫兹实验
Key words： data processing；Origin；the Franck-Hertz experiment
中图分类号：O4-39 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）26-0185-02
0 引言
Origin是美国Origin Lab公司推出的基于Windows平台的一款数据和图像处理软件，其最突出的特点是简单、易懂、直观、乱正形象、图形化。Origin软件不仅包括计算、统计、直线和曲线拟合等各种完善的数据分析功能，而且提供了几十种二维和三维绘图模板，它采取直观的、图形化的、面向对象的窗口菜单和工具栏操作。用Origin处理物理实验数据，不用编程，只要输入测量数据就可进行最小二成拟合、计算和分析，会显得方便可靠、事半功倍。与常用的Excel软件相比，Origin软件能够提供准确的信息和参数、图形，尤其是在非线性数据处理拟合方面。
1 Origin软件的优势
1.1 强大的处理功能
具有计算、统计、线性拟合、傅里叶变换等各种完善的数据分析和强大的绘图功能，此外，还可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件等进行方便的链接，实现数据共享；可以用高级语言编写数据分析和作图程序。
1.2 快捷的处理方式
在研究物理现象时，实验的任务不仅是观察物理现象，更重要的是找出各物理量之间的数量关系，找出变化规律。作图法可以用图像直观地表达物理量间的变化关系，是处理前扒物理实验数据常采用的方法之一，实验数据一般随自身自变量的变化，在图上表现为波峰和波谷的存在。要找出各个波峰的位置和强度，一般是通过反查原始数据报表的方法，但这种方法不很直观，而且费时耗力。利用Origin软件，直接输入原始数据，不仅可以作出直观形象的曲线图，还可以从图中直接读取峰值数据。
1.3 准确的处理结果
随着当今实验仪器哗悔悔的不断更新、集成化、数字化，很显然传统的坐标纸作图、人工、计算数据等数据处理方式不能很好地分析计算结果。而且，这些陈旧方式准确程度有限，带有一定的主观随意性，曲线拟合的非常粗糙。Origin软件在线性拟合和非线性拟合时，可屏蔽某些偏差较大的数据点，以降低曲线拟合的偏差，得到更准确的结果。
2 数据处理方法
本文以夫兰克-赫兹实验为例说明应用Origin软件处理实验数据的基本方法。实验用DH智能型夫兰克-赫兹实验仪自动采集数据。在数据表中取各峰值所对应的栅极电压UG2K值，计算各相邻峰值间隔的算术平均值，从而确定原子第一激发态电位，从而验证原子能级是分离的结论。
2.1 数据的导入。打开Origin软件，会看到Data1数据窗口，在横、纵坐标中分别输入试验中测得的电压UG2K和电流I数据（见表1），也可以先把数据存为txt文件，再依次选中菜单栏“文件-导入-单个ASCII”，导入原先保存的数据文件。
2.2 坐标注释的优化。双击“坐标注释”后可以修改所需要的文字（UG2K、I）。
2.3 坐标刻度的修饰。双击坐标数字，在标题和格式中将“下”和“左”坐标中的“主坐标”和“副坐标”下拉菜单中的“出”改为“入”。在“刻度”中可以对单位刻度进行修改，一般为1、2、5或者10这类数字，横、纵坐标的刻度个数一般取5个至7个。
2.4 数据的拟合。在实验数据窗口Data1中选定数据分析区域，用“线条图”命令画出实验曲线。选择菜单命令“拾取峰值”，打开拾取峰值工具对话框，单击对话框中“查找峰值”命令按钮，则Origin将自动找到峰值点，并标注在曲线上。
2.5 数据图的导出。在图像上右击鼠标，选中“复制页面”，可以将数据图粘贴至word中，在word文档中双击该数据图可以返回至word操作界面，还可以通过“输出页面”将数据图保存为JPG等格式图片。（表1）
3 结束语
通过上述操作中峰值数据可以较准确的确定氩原子的第一激发态电位。应用Origin软件强大的绘图和数据分析功能可以快速、准确地进行物理实验数据的处理。Origin软件在实例中的应用表明：该方法绘图方便、快捷、准确、美观、高效；计算分析无需编程与手工计算，操作简便、速度快、精度高、实践表明，该软件在复杂试验中具有更强大的数据分析和绘图能力。
参考文献：
[1]牟中飞，等.Origin软件在物理实验数据处理中的应用[J].实验科学与技术，2009（2）：60-63.
[2]夏春兰.Origin软件在物理化学实验数据处理中的应用[J].大学化学，2003（1）：44-46.
[3]易均辉，莫惠媚，龚福忠，周立亚.巧用Origin软件处理物理化学实验数据[J].实验室研究与探索，2009（08）.
❻ 实验报告的实验数据分析与处理怎么写
根据你的实验数据根据实验相关的一些定理、公式进行计算得出数据结果，然后根据算出的数据结果进行分析，论证实验成功或失败，或者得出实验条件下产生的某种现象或结果
❼ 实验数据如何处理
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1.表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2.表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3.表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1.根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2.坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3.描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4.标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
❽ 如何用EXCEL表处理实验数据
（1）理正的数据输入要求应该一般文本文件就虚毕可仔纤以导入（2）数据文差戚芹件转换把您现在的数据直接转换成纯文本文件，“复制+粘贴”；不能直接转换或需要删除某些行、列，最好用excel编辑转换。
❾ 科学实验数据和结论是如何得出的
先来看看科研人员是如何设计一个科学实验的。明确与弄懂科学实验的目的是首要问题。然后，就是根据这个实验目的，找到符合仔亩要求和条件的一个或一组实验对象。实验对象的具体数量也是实验结论可靠性的重要依据，而这个或这些实验对象的挑选是十分严格的。当然，实验对象也是根据实验目的的要求来选择或挑选的。有念告森时候，是随机采样；有时候，是定时定点采样；有时候，是选取全部可以获取的样品；有时候，则是按照一定的排列、一定的公式计算，或者一定的生物指标进行采样。这样做的另一个目的，是为了更好地运用一些公式或理论，对实验数据进行处理。实验方案的设计，是获得实验数据、得出实验结论、达到实验目的最为关键的内容。不同的实验方案，很可能会得出不同的实验数据，也可能得出几组不同但可以是相互补充的实验数据，也可能是得出进一步的、类似的实验数据。在设计实验方案的过程中，一般是沿用或者修改已经拥有的文献报道的实验方案。如果是自己创新的实验方案，需要获得足够的理论支持，或者在实验数据和实验结论上与过去的文献报道具有可比性，而不会让人觉得毫无根据。此外，实验器材和仪器设备的挑选，也会对实验数据的获得以及可靠性产生较大影响。所谓“工欲善其事，必先利其器”。实验的环境因素和操作人员，也在考虑范围中。再来看实验数据的处理。一个实验方案完成之后，一般还要进行2－3次重复实验，有时候可能是20－30次重复，或者更多，使得实验数据更加可靠。有时候，因为实验数据有问题，会修改或重新设计实验方案。对于实验数据的处理，有多种不同的方法，但也有一些最基本的原则，比如去除最大最小值、取平均值、取整数值、保留小数值、方差修正值、平均范围值、温度湿度影响值等等。还有一个原则，就是要采用最新的更新公式或定律，注意公式或定律的使用范围。最后看看实验结论是如何得出的。实验结论的得出，一般要有一个初步分析和一个最终结论。在初步分析阶段，需要对实验数据进行分类重组，找出实验数据中最能说明问题（即实验目的）的一组或几组。如果这样做还不够，就需要对实验数据进行再次分类重组，或者做一些补充实验，获得新的实验数据，再来进行分类重组，最后获得支持实验目的的结论性与逻辑性的科学描述。在最终结论阶段，需要对自己的科学描述，与前人的科学描述和/或文献，以及常识进行对比分析，以证明自己的实验结论要么是具有突破和创新，要么是支持或推翻了过去的结论。在这个实验结论的决定过程中，选择什么样的理论或定律，与实验目的有相当大的关系。也就是说，选取不同的理论或定律，很可能会得出不同的结论。当然，也可能得出一致或类似的结论。理论或定律本身，就是一种人为的东西，而且具有相当多的条件限制。这种条件限制，与最初的实验对象的取舍、实验方案的设计以及实验数据的处理等等，是否具有一致或相同的条件限制，必须要有个交代，而实际上，很少有人去分析这个因素。比如，一个理论或定律是在室温（25度）下成立，但如果用在南北极零下，很可能就不合适。而最终的实验结论，就是一个问号了，即使实验方案完美无瑕、实验数据非常可靠、逻辑分析无懈可击。由此可见，一个科学实验的结论，一般会存在主观性和客观性两个方面。主观性在于：挑选实验对象、设计实验方案、确定工作环境、处理实验数据、选择理论定律等等，这些都是人友世为的。客观性在于：实验对象是自然的、实验方案是严格的、科学仪器是精密的、实验数据是计算的等等，这些都是非人为的。那么，我们为什么要相信科学实验的结论呢？答案似乎很简单：因为现代科学提升了我们的生活水平，让我们的身体更加健康，解决了我们目前对于这个世界的大多数认识问题，使得我们人类觉得自己不再是愚昧的动物。另一方面，我们为什么不要相信科学实验的结论呢？实验结论到底存在哪些问题呢？1，人为的因素太多。除了上述人为因素，科学实验还会受到研究经费、基金评委以及期刊编辑的影响，不是自己想发表某个结论就可以得到专家或编辑认可的。有时候，一些科学结论的发表，是为了自己升官升职，或者为了获取更多的研究经费，或者仅仅是为了推销公司的产品，或者应付基金评委或期刊编辑；2，生物的个体差异与多样性总是存在的，只是某种不同的层面问题。不过，在科学实验过程中，一组实验对象一般被看成是一致的，这就是统计学。有时候，往往那些奇怪奇特独特的数据被完全忽略，而这样的数据很可能就是某种新的结论，这是“结论有偏差”的主要原因。有时候，实验结论会标注一个百分率的可靠性，而我们每个个体往往就处于这个可靠性之外；3，现代科学，是基于过去几千年人类知识的积累，这并没有什么太大的错误。问题是这样会束缚了我们的思维，所谓“人云亦云”。创新，才是科学发展的出路。但越是创新，越不会很快被他人接受。所以，大多数科学实验的结论，往往不会出乎人们的意料。所谓的“填补国内空白”，只是一种忽悠；4，科学是一种宗教。因为科学给我们带来了巨大的社会效应和经济效应，也带来了生产力，使得人们越来越崇拜科学。这个本身就是一种极端，所谓“物极必反”。实际上，我们目前的人类才刚刚开始摆脱愚昧。人类有几十万年的历史，而现代科学，充其量也不过几千年而已，甚至一些专家说只有几百年。我们人类完全没有必要把科学神秘化和神圣化，也就是说，现代科学并不十分完善，科学结论也存在“不确定性”的问题，其中有很多只是接近科学的结论，并不是全部的、自然的真相或事实，需要不断更新、不断研究。没有最好，只有更好。对于大多数平民百姓来讲，明白“科学结论的不确定性问题”这一点，我们才能更加有信心地面对各种科学实验数据和结论，并找到适合自己的那些结论，来运用到自己的生活中，解决我们的生活问题。
❿ 怎么用matlab编写一个实验数据拟合的GUI界面程序，
1、设计GUI，应该说明一下要求，比如界面上有哪些要素、可进行哪些操作；
2、函数cacupsnr好像并不是MATLAB自带的。
按照你的要求，帮你做了一个GUI，请见附件。简单说明几点：
（1）从你给GUI示意看，其实就是要把程序凯誉的运行过程分成几个步骤，分别由各按钮的回调函数来调用。这样会带来一个问题：各步骤之间的某些变量是存在依赖关系的，如果分成多个回调函数，这些变量的值怎样传递？比较直接的做法是用全局变量，或者使用GUI的某些对象作为数据容器，我这里采用了另外一种做法。
（2）我的做法是，把你原来的代码仍集中在一个函数中，但分成几个部分，执行哪一部分由输入参数flag决定。各步骤之间需要公用的数据盯族段定义为静态变量（persistent），可以保证多次调用该函数时这几个变量的值可以穗尺保持。
（3）把代码分成多个部分后，会导致有些操作存在顺序问题，例如，加载图像之前，是无法进行后续操作的，所以，根据各步骤的逻辑关系，在进行部分操作后，改变某些按钮的状态（Enable属性）。
（4）GUI上各控件和坐标系的tag懒得修改了，就用默认的。