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今天,譚編給大家演示一下,只利用Orign軟件,兩步法搞定曲線的微分。
我們從儀器測試得到的充放電數據文件中,按照充電、放電數據單獨復制并粘貼為兩列數據,那么我們得到4列數據(圖1),點擊第3列頂部標題可以全選這一列,然后右鍵set as(設置為)→X,此時第3、4列自動變為X2、Y2。
圖1? 充電、放電數據單獨處理
對數據進行插值精簡,目的是去除重復數據。
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在充電(或放電)的兩列數據頂部,點擊X列標題并向右移動鼠標選中XY兩列數據,然后點擊菜單
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Analysis(分析)→
Mathematics(數學)→
Interpolate/Extrapolate(內插/外推)→
OpenDialog…→OK
圖2? 數據的均一化處理
在Origin8中Number of Points點數:數據行數的1/5最佳。在Origin2018中,選擇自動(本文的曲線數據,自動匹配為1000個點,最終生成的總數據量為1000行),只需要點擊OK按鈕即可。
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圖3? 點數的設置(默認自動)
大家可能要疑問了,在微分之前,對數據進行差值/外推有什么作用?會不會破壞原始數據?譚編對處理前后數據繪圖做了對比,發現完全重合,為了方便對比,譚編將其中一條曲線在垂直方向上平移處理,錯開一點,對比一下兩者的區別,發現利用插值/外推方法對數據進行均一化之后,數據由1681行數據精簡為1000行,繪制的曲線兩者相當吻合,如圖4所示。
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圖4? 數據內插處理前后的曲線對比
其實,Origin的Interpolate/Extrapolate(內插/外推)功能對數據進行了linear interpolation(線性插值),并進行了表內關聯,即內插數據(雖然只有1000行)與相應X列數據(1681行)是綁定的(圖5)。
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圖5? 內插數據與X數據的關聯
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注意:如果我們單獨將Origin內插數據及其XY數據復制成新數據表,繪制的曲線并不吻合,因為內插的1000行數據與1681行X數據就不關聯了(如圖6)。
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圖6? 復制的內插數據繪圖不吻合
經過上述分析,內插處理其實類似于去重(去除重復數據)。圖7是上述充電初始階段的數據。數據出現了很多個相同的電壓數據,黃色部分是去重后的值,其微分為0(正常);紅色部分為重復數據;其微分發生突變(異常,在繪圖中表現為豎線、毛線);灰色部分是分母為0的邏輯錯誤!
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圖7? 充放電數據的特征分析
取第一個充電平臺2.5V附件的60行數據,進行去重,然后對去重前、后的數據以步長為1求ΔQ,最終求出微分數據(ΔQ/ΔV),分別對充放電數據、去重前后的微分數據作圖進行比較,如圖8所示。
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圖8? 充電曲線及其去重前后的微分曲線??
可以看出,去重前的微分曲線缺失峰、噪聲大、曲線亂、有斷點(圖8中藍色曲線的斷點來自除0邏輯錯誤);而去重后繪制的微分曲線相對平直,峰的起落干凈利索。
在前面我們采用插值后得到了精簡的數據(如前面的圖5),首先點擊E(Y#)列標題選中數據(插值后的數據),然后點擊菜單
Analysis(分析)→
Mathematics(數學)→
Differentiate(微分)→
OpenDialog…→OK
具體步驟如圖9所示。
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圖9? 數據的微分
譚編為了對比研究前面第一個步驟中,設置不同點數比(插值點數÷數據量,下稱“點比”)得到的精簡數據的微分效果,考察“自動”(數據量1681行,自動生成1000點,點數比約60%)、1/5(點數為336點)、1/10(點數為168點)三種點比條件,得到對比圖如圖10所示。
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圖10? 不同點數比插值精簡所得數據的微分曲線
對比發現,在第一步插值操作中,選用1/10點比得到的微分曲線最平滑,但是主要峰(尖峰)大幅縮水;相比之下,1/5點比得到的微分曲線毛刺較大,主峰尖銳。
總結|??利用Origin兩步法計算曲線微分的方法:1/5數據點插值+微分!
但這還不夠完美,請往下看!
在前面我們討論了點比,其實是數據的壓縮比,當然數據的壓縮比越大,插值精簡后導致數據信息丟失的越嚴重,很多網友采用的1/5點比一般認為比較合適。
譚編建議采用Origin推薦的“自動”(前面圖3)匹配的數據,這樣保證數據信息不至于嚴重丟失,但是自動匹配插值精簡數據直接微分得到的曲線毛刺很大(前面圖10)。譚編在第二步微分時勾選平滑即可得到完美的微分曲線(圖11)。
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圖11? 自動插值精簡數據的平滑微分曲線、1/5點比插值精簡數據的微分曲線
具體怎么操作呢?
我們對充電(或放電)數據進行自動插值精簡后,選中精簡數據,點擊菜單
Analysis(分析)→
Mathematics(數學)→
Differentiate(微分)→
OpenDialog…→
在打開的微分對話框中,勾選“平滑”,然后點擊OK。具體設置如圖12所示。
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圖12? 平滑微分的設置
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