![](https://img1.17img.cn/ui/bimg/SH100000/APP/bbs/bbs_id3.png)
应助达人
可以参考一下
日常测定荧光过程中,发现很多的用户对荧光寿命的相关拟合不太熟悉,故将平时拟合的步骤整理如下:
![](https://p1.itc.cn/images01/20210604/87bf2cfc1b6b473280ebbfbc7861361a.png)
原始数据(A,B列)作图后如1所示,随后将数据Y最大值之前的数据删掉,得到下图2;
![](https://p7.itc.cn/images01/20210604/0daf7b68d57c4dfbbd11062928b14c19.png)
此时X轴数据从10.74219开始,为使X数据从0开始,随后将A列数据统一减去10.74219,(实现方法如图3,图4: 点击图3红色区域可得图4,随后Col(A)-10.74219,数据变为图5所示),可得到图5;
![](https://p4.itc.cn/images01/20210604/f2006f39d5694eada4218651a5b5f919.png)
![](https://p4.itc.cn/images01/20210604/92ba2a500c9b4c0595854ddd318554da.png)
![](https://p2.itc.cn/images01/20210604/40dd1466189445c181ff9408c3345ded.png)
得到图5以后,开始拟合寿命。具体如下:
![](https://p8.itc.cn/images01/20210604/ec1c2027ce3348cc8afadb1bfc75fbb8.png)
点击图6所示红色区域窗口
![](https://p1.itc.cn/images01/20210604/7fd397ab12174b2186aa44c46d7300d0.png)
得到图7窗口,常用ExpDec1、ExpDec2、ExpDec3,具体选择哪个,看拟合出的Adj.R-Square,该值越接近1拟合越可靠。
![](https://p7.itc.cn/images01/20210604/b3d42a67902048bfb33507feb7a99dd1.png)
![](https://p4.itc.cn/images01/20210604/7bd33fa6bc99482382b9e414201a8146.png)
![](https://p9.itc.cn/images01/20210604/e9de75b0213e47619867311d7ee9ca2b.png)
该数据2阶和3阶拟合相差不大,3阶拟合的t2和t3基本一致,所以可以认为,该数据采用该2阶拟合即可。
最终平均寿命(源公式如下图11)计算如下:
如果采用1阶拟合数据,那么该样品平均寿命即为:(A1*t1*t1)/(A1*t1) (注意:分子上为A1乘以t1的平方)
如果采用2阶拟合数据,那么该样品平均寿命即为:(A1*t1*t1)+(A2*t2*t2)/(A1*t1+A2*t2)
如果采用3阶拟合数据,那么该样品平均寿命即为:(A1*t1*t1)+(A2*t2*t2)+(A3*t3*t3)/(A1*t1+A2*t2+A3*t3)
? 荧光寿命单指函数,双指函数,三指函数拟合有什么区别
![](https://p4.itc.cn/images01/20210604/9b5cd47818e543b48ade222055ee2ebd.png)
![](https://p3.itc.cn/images01/20210604/062032cc947e434ea4a847527cafb2eb.png)
![](https://p5.itc.cn/images01/20210604/a07d4e0c9e1a4f569c920b45db00925a.png)
图11
①经验公式是多项式。
②所以在一般场合下,这种拟合模型统称为线性的。
③最小二乘法下,得到【关于待定参数的方程组都是线性的】。
相异点(都是【非本质】的)
(1)经验公式里待定参数的个数不同,前者两个,后者三个。
(2)经验公式的函数图形,前者是直线,后者是抛物线。
(3)最小二乘法下,得到关于待定参数的线性方程组,前者是二阶,后者是三阶。