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【摘 要】在新型生物可降解吸油材料制备实验中需要对多组数据进行客观、精确的分析，从而确定实验最佳的引发剂以及该引发剂制备材料的最佳温度。由于MATLAB在数值分析、矩阵计算以及科学数据可视化等方面的强大功能，我们选择该软件平台进行实验的数据分析处理，相对于其他编程语言，它的效率与易用性更突出，在数据分析过程中起到了事半功倍的效果。
【关键词】MATLAB;吸油材料;数据分析;二次项拟合
基金项目：本文为浙江省教育厅项目，项目编号为Y200803941。
作者简介：张春伟（1990—），男，浙江嘉兴人，浙江海洋学院石油化工学院2008级本科生。
王北福（1974—），男，黑龙江肇东人，博士，浙江海洋学院石油化工学院，讲师。
0.引言
随着科学的发展，使用科学计算来验证定理或者结论的方式已经成为一种重要的手段。科学计算具有快速、节省成本及灵活多变等特点。
MATLAB是MathWorks公司在1984年首次推出的一套商业数学软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示、科学数据可视化等功能于一体，拥有一个使用方便，界面友好的用户环境，在很大程度上摆脱了非交互式程序设计语言的编辑模式，拥有相对于其他语言的巨大优势。随着计算机技术的不断发展，MATLAB已经在科学计算中占有统治地位。同时它的版本每年更新两次，及时扩充自身的功能，应用专业领域广泛。这一特点是很多同类软件无法比拟的。
理论、试验和计算科学是科学研究的三个支柱。作为科学研究的重要辅助手段，MATLAB拥有强大的扩展功能，它目前拥有包括数百个内部函数的主包和三十几种工具包，为科学研究、工程设计及需要进行各类数值计算的众多学科领域提供了有力的工具。
1.MATLAB处理新型生物可降解吸油材料数据的优点
1.1新型生物可降解吸油材料是利用废弃的锯末，通过一系列的化学处理，制备得到高性能低成本可再生的生物可降解的吸油材料。在制备的过程中，采用了多种引发剂及多组温度条件进行分组制备。因此，在选择最佳条件时，如果单纯的使用数据图表进行分析，可能会造成一定的人为误差。
1.2 MATLAB即矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它以矩阵作为数据操作的基本单位，在新型生物可降解吸油材料实验中得到的数据处理中，其以反应温度和吸油量可描述成一个二维直角坐标区域，即可以简化成一个简单矩阵来处理。
1.3 MATLAB自带了曲线拟合的函数，无需做类似在其他软件开发平台中的复杂编程，只要调用相关函数代入参数就可以得到想要的分析结果。
1.4 MATLAB提供了强大的绘图功能，在曲线拟合得到各项系数后可直接调用绘图指令画出直观的曲线图，从而知道实验结果的优劣。
1.5 MATLAB支持其他多种编程语言：C、C++、JAVA等。
2.二次项拟合在吸油材料数据分析中的原理
所谓拟合是指已知离散点上的数据集{f1,f2,…,fn}，设定一个函数，通过调整该函数中若干待定系数f{a1,a2,…an}，使得该函数与已知点集的差别最小（最小二乘法），即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线，多项式拟合次数为一时为一直线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
拟合是数值计算常用的方式,用一个N次多项式来近似表示一个函数,幂次越高精度越高,越近似函数本身。根据给定的N个拟合数据对(xi,yi)(3 3.新型生物可降解吸油材料数据分析处理中运用到的MATL
AB函数指令有：（以MATLAB7.0为例）
3.1曲线拟合函數
polyfit( )：它是MATLAB中进行曲线拟合的一个函数。polyfit(x,y,n)，即用多项式求过已知点的函数表达式，x为源数据点对应的横坐标，在吸油材料数据分析中为温度取值，可以写成x=[x1,x2,x3,x4,x5],也可以写成x=x1：r：xn （x1为起始温度，xn为最高温度，r为坐标取值温度间隔）；y为源数据的纵坐标，写成y=[y1, y2, y3, y4, y5],在吸油材料制备试验中对应吸油量或者保油量数值；n为要拟合的阶数，一阶为直线拟合，二阶为抛物线拟合，阶次应根据实际分析取定，并非越高越好，在吸油材料制备实验中取二阶，该函数执行完毕将输出拟合多项式的系数。MATLAB中还提供了关于曲线拟合的其它函数，甚至还有一个开放的曲线拟合工具箱（Curive Fitting Toolbox），但在吸油材料制备实验这样少量数据的拟合中并没必要使用，类似残差界限计算得出的结果往往对结论判断起负面作用。
3.2产生行矢量函数
linspace( )： 该指令使用方法linspace(x1,x2,N)，用于产生x1,x2之间的N点行矢量，x1,x2,N分别为x取值的起始值、终止值、元素个数。在试验中用于产生起止反应温度间的行矢量，当缺失N值时，默认点数为100。
3.3多项式估值运算量函数
polyval( )：polyval(p,x),返回n次多项式在x处的值，polyval计算在x中任意元素处多项式p的估值。
3.4绘制曲线函数
plot( )：绘制函数曲线及已知点坐标。在吸油材料制备试验中设t=polyfit(x,y,n); r=linspace(x1,xn,N); w=polyval(t,r); plot(x,y,’ro’,r,w);即绘制处已知点（xi,yi）的标记位置和拟合出的函数在x取值区间的图像。
4.结束语
在科研试验中，一组实验数据的分析就需要进行大量的数学推演和复杂的数字计算，从而耗费大量的计算时间，而在对多组数据进行同时分析时只能通过简单的图表来进行，这样会为实验的进行带来巨大的阻力。而MATLAB强大的数值计算、符号运算、仿真和图像显示功能的辅助下，不用对数据进行人为处理，直接应用软件进行简单的操作就可以得到比较直观精确的分析结果且节省了大量的时间。本实验主要通过对新型生物可降解材料制备试验过程中数据处理的结合应用进行介绍，以期MATLAB能在各领域拓展其强大的功能。
【参考文献】
［１］董辰辉，彭雪峰等．MATLAB2008全程指南[M]．北京：电子工业出版社．2009．
［２］王海英，黄强等．图论算法及其MATLAB实现[M]．北京：北京航空航天大学出版社．2010．
［３］董霖．MATLAB使用详解[M]．北京：电子工业出版社．2009．
【关键词】MATLAB;吸油材料;数据分析;二次项拟合
基金项目：本文为浙江省教育厅项目，项目编号为Y200803941。
作者简介：张春伟（1990—），男，浙江嘉兴人，浙江海洋学院石油化工学院2008级本科生。
王北福（1974—），男，黑龙江肇东人，博士，浙江海洋学院石油化工学院，讲师。
0.引言
随着科学的发展，使用科学计算来验证定理或者结论的方式已经成为一种重要的手段。科学计算具有快速、节省成本及灵活多变等特点。
MATLAB是MathWorks公司在1984年首次推出的一套商业数学软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示、科学数据可视化等功能于一体，拥有一个使用方便，界面友好的用户环境，在很大程度上摆脱了非交互式程序设计语言的编辑模式，拥有相对于其他语言的巨大优势。随着计算机技术的不断发展，MATLAB已经在科学计算中占有统治地位。同时它的版本每年更新两次，及时扩充自身的功能，应用专业领域广泛。这一特点是很多同类软件无法比拟的。
理论、试验和计算科学是科学研究的三个支柱。作为科学研究的重要辅助手段，MATLAB拥有强大的扩展功能，它目前拥有包括数百个内部函数的主包和三十几种工具包，为科学研究、工程设计及需要进行各类数值计算的众多学科领域提供了有力的工具。
1.MATLAB处理新型生物可降解吸油材料数据的优点
1.1新型生物可降解吸油材料是利用废弃的锯末，通过一系列的化学处理，制备得到高性能低成本可再生的生物可降解的吸油材料。在制备的过程中，采用了多种引发剂及多组温度条件进行分组制备。因此，在选择最佳条件时，如果单纯的使用数据图表进行分析，可能会造成一定的人为误差。
1.2 MATLAB即矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它以矩阵作为数据操作的基本单位，在新型生物可降解吸油材料实验中得到的数据处理中，其以反应温度和吸油量可描述成一个二维直角坐标区域，即可以简化成一个简单矩阵来处理。
1.3 MATLAB自带了曲线拟合的函数，无需做类似在其他软件开发平台中的复杂编程，只要调用相关函数代入参数就可以得到想要的分析结果。
1.4 MATLAB提供了强大的绘图功能，在曲线拟合得到各项系数后可直接调用绘图指令画出直观的曲线图，从而知道实验结果的优劣。
1.5 MATLAB支持其他多种编程语言：C、C++、JAVA等。
2.二次项拟合在吸油材料数据分析中的原理
所谓拟合是指已知离散点上的数据集{f1,f2,…,fn}，设定一个函数，通过调整该函数中若干待定系数f{a1,a2,…an}，使得该函数与已知点集的差别最小（最小二乘法），即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线，多项式拟合次数为一时为一直线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
拟合是数值计算常用的方式,用一个N次多项式来近似表示一个函数,幂次越高精度越高,越近似函数本身。根据给定的N个拟合数据对(xi,yi)(3
AB函数指令有：（以MATLAB7.0为例）
3.1曲线拟合函數
polyfit( )：它是MATLAB中进行曲线拟合的一个函数。polyfit(x,y,n)，即用多项式求过已知点的函数表达式，x为源数据点对应的横坐标，在吸油材料数据分析中为温度取值，可以写成x=[x1,x2,x3,x4,x5],也可以写成x=x1：r：xn （x1为起始温度，xn为最高温度，r为坐标取值温度间隔）；y为源数据的纵坐标，写成y=[y1, y2, y3, y4, y5],在吸油材料制备试验中对应吸油量或者保油量数值；n为要拟合的阶数，一阶为直线拟合，二阶为抛物线拟合，阶次应根据实际分析取定，并非越高越好，在吸油材料制备实验中取二阶，该函数执行完毕将输出拟合多项式的系数。MATLAB中还提供了关于曲线拟合的其它函数，甚至还有一个开放的曲线拟合工具箱（Curive Fitting Toolbox），但在吸油材料制备实验这样少量数据的拟合中并没必要使用，类似残差界限计算得出的结果往往对结论判断起负面作用。
3.2产生行矢量函数
linspace( )： 该指令使用方法linspace(x1,x2,N)，用于产生x1,x2之间的N点行矢量，x1,x2,N分别为x取值的起始值、终止值、元素个数。在试验中用于产生起止反应温度间的行矢量，当缺失N值时，默认点数为100。
3.3多项式估值运算量函数
polyval( )：polyval(p,x),返回n次多项式在x处的值，polyval计算在x中任意元素处多项式p的估值。
3.4绘制曲线函数
plot( )：绘制函数曲线及已知点坐标。在吸油材料制备试验中设t=polyfit(x,y,n); r=linspace(x1,xn,N); w=polyval(t,r); plot(x,y,’ro’,r,w);即绘制处已知点（xi,yi）的标记位置和拟合出的函数在x取值区间的图像。
4.结束语
在科研试验中，一组实验数据的分析就需要进行大量的数学推演和复杂的数字计算，从而耗费大量的计算时间，而在对多组数据进行同时分析时只能通过简单的图表来进行，这样会为实验的进行带来巨大的阻力。而MATLAB强大的数值计算、符号运算、仿真和图像显示功能的辅助下，不用对数据进行人为处理，直接应用软件进行简单的操作就可以得到比较直观精确的分析结果且节省了大量的时间。本实验主要通过对新型生物可降解材料制备试验过程中数据处理的结合应用进行介绍，以期MATLAB能在各领域拓展其强大的功能。
【参考文献】
［１］董辰辉，彭雪峰等．MATLAB2008全程指南[M]．北京：电子工业出版社．2009．
［２］王海英，黄强等．图论算法及其MATLAB实现[M]．北京：北京航空航天大学出版社．2010．
［３］董霖．MATLAB使用详解[M]．北京：电子工业出版社．2009．