基于Datastudio軟件的傳感器熱輻射實驗的改進

李宇飛++陳新++陳龍++王珊

摘 要：利用美國PASCO公司傳感器熱輻射實驗系統，對于物體進行低溫熱輻射測量時遇到的問題，從軟件數據處理方面進行了改進，從而得到更精確更好的實驗結果。

關鍵詞：熱輻射 實驗改進 PASCO熱輻射實驗系統

中圖分類號：TP31 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）03（b）-0035-02

PASCO系列實驗利用計算機以Datast

udio軟件為媒介對接口和各種傳感器進行控制和數據采集。實驗者無論是實驗過程中的數據收集和顯示，還是實驗后的數據處理和計算，都要使用到Datastudio軟件，因此，Datastudio軟件使用在整個實驗體系中也顯得尤為重要。[1～3]

Datastudio軟件是PASCO系統列實驗中用于數據獲取，顯示和分析的一款軟件，它是除了能夠設置和校正傳感器，還能夠適時地對實驗數據進行采集，并提供了一些簡單的數據可視化功能，比如數字表、儀表、圖表、示波器等等，方便使用者直觀方便地實時觀測數據。該軟件內置了部分數據處理的功能，包括簡單的科學函數計算、統計計算、特殊的振幅周期、求導積分計算等，以及線性擬合和大部分非線性擬合。DataStudio所采集的數據可導出為TXT純文本文件，可視化數據可導出為BMP等格式的圖文件。

下面就低溫熱輻射實驗中出現的問題和應用Datastudio軟件處理方面的改進進行了總結。

1 PASCO熱輻射實驗中出現的問題和軟件處理方面的改進

1.1 環境溫度的影響和軟件處理時的改進

低溫熱輻射實驗的測量環境是室溫，測量的溫度范圍是室溫～100℃，可觀測不同溫度情況下的立方腔體的熱輻射情況，但是在實際實驗過程中，尤其是測量溫度較低時，環境溫度對實驗測量有一定的影響，多次測量同一實驗狀態時，結果會有一定的偏差（如圖1），四根曲線表示的數據值很接近但又各不相同。

此外，圖1中的四次測量，隨著時間的變化，紅外光傳感器測量的紅外光強數值基本保持一致，但還是存在一定的變化起伏，因此，測量過程中可以采用多次測量取平均值，也可以對采用對同一曲線上的數據取平均的方法，來減少環境溫度變化和隨機誤差對實驗結果的影響。

1.2 不同物體相同測量條件時的比較以及軟件處理時的改進

低溫熱輻射實驗可以對不同材料的熱輻射特性進行測量，我們分別選取了橙色、綠色、紫色三種卡紙遮擋在鋁四方腔體和CI-6628紅外光傳感器之間，推動紅外光感應器使其沿著線性運動附件方向掃描過立方體的黑色側面，記錄實驗數據并與無卡紙時測得的數據做對比分析。從圖2可以看出不同顏色的卡紙對低溫熱輻射的阻隔情況。但是不同顏色的卡紙的紅外光透射曲線形狀有所區別，可能受到環境溫度及測試時間的影響，僅僅通過透射紅外光強的最大值來判斷顯然不夠合理。

因此，在有卡紙的情形下，對于在一定的區間內，可以通過測量紅外光強和傳感器所處的位置來對比透射過卡紙的紅外光強總量，從而計算出不同顏色卡紙對熱輻射的阻隔效果。

由于線性運動附件的人工滑動軌道的緣故，使得相對位置的采樣并不均勻，為了盡可能地減少誤差，我們決定對橫軸0.04～0.10（m）的區間內的數據進行統計計算，并分別計算其平均值：

由表1此可見：被紙片遮擋后紅外輻射透射情況從大到小依次是：無卡紙>橙色>綠色>紫色。

1.3 軟件數據擬合時的問題和改進

Datastudio軟件能夠利用計算機快速準確的數據采集特性，采集了大量的實驗數據，但在數據擬合時，采集的數據點太多，擬合曲線計算需要大量的時間，簡單的線性擬合還好，相對復雜一點的多項式擬合，高次冪函數擬合，指數函數擬合的結果往往不盡人意，不是計算時電腦死機，就是根本算不出結果。為了解決這一問題，可以將需要擬合的數據從Datastudio軟件中以TXT形式導出，在結合其他的數據處理擬合軟件進行計算，就能等到更好的擬合結果。

如在低溫熱輻射實驗中，利用了PASCO傳感器自動化測取了紅外光強度隨溫度變化的1048組數據，以開氏溫度（單位K）作為橫軸X，紅外光強來代換熱輻射量（W/m2）作為縱軸Y。利用統計學語言R編程計算擬合結果，對X軸數據進行n次方變換，之后對y～X向量進行簡單線性回歸和統計學分析，當n=4時，取得最佳擬合結果。y～I（x4）的擬合相關系數R=0.997700419012333，

自變量x4與因變量y之間有極其顯著的線性關系。I=5.751292e-08 W·m2·K-4，由于鋁四方腔體熱源并非絕對黑體，所以ε<1， 測得系數I應略大于斯特藩-波爾茲曼常量，實驗結果與理論預期符合得很好。

2 結論

在低溫熱輻射實驗中，可以采用多次測量取平均值或者對同一曲線上的數據取平均的方法，能夠在一定程度上來減少環境溫度變化和隨機誤差對實驗結果的影響；不同物體相同測量條件下進行比較時，不能簡單的通過最大值來進行比較，可能要在一定的測量區域范圍內，應用統計計算的結果才能說明問題；測量數據點太多時，擬合復雜函數時會出現錯誤和不成功的情況，可以通過導出實驗數據配合其他數據擬合軟件來解決這一問題。總之，在具體的實驗中，巧妙的利用Datastudio軟件的不同處理功能，能夠得到更精確更好的實驗結果。

參考文獻

[1] 王珊.Pasco系列實驗的軟件使用中的問題[J].科技資訊，2013（30）：19-20.

[2] 劉立英，龍明亮，劉國慶，等.PASCO實驗平臺的設計性應用思路及其嘗試[J].大學物理實驗，2011，24（3）：82-84.

[3] 高宏，郭文閣，賈振安，等.PASCO實驗儀在物理探究性實驗中的應用[J].應用光學，2008（29）：240-242.endprint

摘 要：利用美國PASCO公司傳感器熱輻射實驗系統，對于物體進行低溫熱輻射測量時遇到的問題，從軟件數據處理方面進行了改進，從而得到更精確更好的實驗結果。

關鍵詞：熱輻射 實驗改進 PASCO熱輻射實驗系統

中圖分類號：TP31 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）03（b）-0035-02

PASCO系列實驗利用計算機以Datast

udio軟件為媒介對接口和各種傳感器進行控制和數據采集。實驗者無論是實驗過程中的數據收集和顯示，還是實驗后的數據處理和計算，都要使用到Datastudio軟件，因此，Datastudio軟件使用在整個實驗體系中也顯得尤為重要。[1～3]

Datastudio軟件是PASCO系統列實驗中用于數據獲取，顯示和分析的一款軟件，它是除了能夠設置和校正傳感器，還能夠適時地對實驗數據進行采集，并提供了一些簡單的數據可視化功能，比如數字表、儀表、圖表、示波器等等，方便使用者直觀方便地實時觀測數據。該軟件內置了部分數據處理的功能，包括簡單的科學函數計算、統計計算、特殊的振幅周期、求導積分計算等，以及線性擬合和大部分非線性擬合。DataStudio所采集的數據可導出為TXT純文本文件，可視化數據可導出為BMP等格式的圖文件。

下面就低溫熱輻射實驗中出現的問題和應用Datastudio軟件處理方面的改進進行了總結。

1 PASCO熱輻射實驗中出現的問題和軟件處理方面的改進

1.1 環境溫度的影響和軟件處理時的改進

低溫熱輻射實驗的測量環境是室溫，測量的溫度范圍是室溫～100℃，可觀測不同溫度情況下的立方腔體的熱輻射情況，但是在實際實驗過程中，尤其是測量溫度較低時，環境溫度對實驗測量有一定的影響，多次測量同一實驗狀態時，結果會有一定的偏差（如圖1），四根曲線表示的數據值很接近但又各不相同。

此外，圖1中的四次測量，隨著時間的變化，紅外光傳感器測量的紅外光強數值基本保持一致，但還是存在一定的變化起伏，因此，測量過程中可以采用多次測量取平均值，也可以對采用對同一曲線上的數據取平均的方法，來減少環境溫度變化和隨機誤差對實驗結果的影響。

1.2 不同物體相同測量條件時的比較以及軟件處理時的改進

低溫熱輻射實驗可以對不同材料的熱輻射特性進行測量，我們分別選取了橙色、綠色、紫色三種卡紙遮擋在鋁四方腔體和CI-6628紅外光傳感器之間，推動紅外光感應器使其沿著線性運動附件方向掃描過立方體的黑色側面，記錄實驗數據并與無卡紙時測得的數據做對比分析。從圖2可以看出不同顏色的卡紙對低溫熱輻射的阻隔情況。但是不同顏色的卡紙的紅外光透射曲線形狀有所區別，可能受到環境溫度及測試時間的影響，僅僅通過透射紅外光強的最大值來判斷顯然不夠合理。

因此，在有卡紙的情形下，對于在一定的區間內，可以通過測量紅外光強和傳感器所處的位置來對比透射過卡紙的紅外光強總量，從而計算出不同顏色卡紙對熱輻射的阻隔效果。

由于線性運動附件的人工滑動軌道的緣故，使得相對位置的采樣并不均勻，為了盡可能地減少誤差，我們決定對橫軸0.04～0.10（m）的區間內的數據進行統計計算，并分別計算其平均值：

由表1此可見：被紙片遮擋后紅外輻射透射情況從大到小依次是：無卡紙>橙色>綠色>紫色。

1.3 軟件數據擬合時的問題和改進

Datastudio軟件能夠利用計算機快速準確的數據采集特性，采集了大量的實驗數據，但在數據擬合時，采集的數據點太多，擬合曲線計算需要大量的時間，簡單的線性擬合還好，相對復雜一點的多項式擬合，高次冪函數擬合，指數函數擬合的結果往往不盡人意，不是計算時電腦死機，就是根本算不出結果。為了解決這一問題，可以將需要擬合的數據從Datastudio軟件中以TXT形式導出，在結合其他的數據處理擬合軟件進行計算，就能等到更好的擬合結果。

如在低溫熱輻射實驗中，利用了PASCO傳感器自動化測取了紅外光強度隨溫度變化的1048組數據，以開氏溫度（單位K）作為橫軸X，紅外光強來代換熱輻射量（W/m2）作為縱軸Y。利用統計學語言R編程計算擬合結果，對X軸數據進行n次方變換，之后對y～X向量進行簡單線性回歸和統計學分析，當n=4時，取得最佳擬合結果。y～I（x4）的擬合相關系數R=0.997700419012333，

自變量x4與因變量y之間有極其顯著的線性關系。I=5.751292e-08 W·m2·K-4，由于鋁四方腔體熱源并非絕對黑體，所以ε<1， 測得系數I應略大于斯特藩-波爾茲曼常量，實驗結果與理論預期符合得很好。

2 結論

在低溫熱輻射實驗中，可以采用多次測量取平均值或者對同一曲線上的數據取平均的方法，能夠在一定程度上來減少環境溫度變化和隨機誤差對實驗結果的影響；不同物體相同測量條件下進行比較時，不能簡單的通過最大值來進行比較，可能要在一定的測量區域范圍內，應用統計計算的結果才能說明問題；測量數據點太多時，擬合復雜函數時會出現錯誤和不成功的情況，可以通過導出實驗數據配合其他數據擬合軟件來解決這一問題?？傊?，在具體的實驗中，巧妙的利用Datastudio軟件的不同處理功能，能夠得到更精確更好的實驗結果。

參考文獻

[1] 王珊.Pasco系列實驗的軟件使用中的問題[J].科技資訊，2013（30）：19-20.

[2] 劉立英，龍明亮，劉國慶，等.PASCO實驗平臺的設計性應用思路及其嘗試[J].大學物理實驗，2011，24（3）：82-84.

[3] 高宏，郭文閣，賈振安，等.PASCO實驗儀在物理探究性實驗中的應用[J].應用光學，2008（29）：240-242.endprint

摘 要：利用美國PASCO公司傳感器熱輻射實驗系統，對于物體進行低溫熱輻射測量時遇到的問題，從軟件數據處理方面進行了改進，從而得到更精確更好的實驗結果。

關鍵詞：熱輻射 實驗改進 PASCO熱輻射實驗系統

中圖分類號：TP31 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）03（b）-0035-02

PASCO系列實驗利用計算機以Datast

udio軟件為媒介對接口和各種傳感器進行控制和數據采集。實驗者無論是實驗過程中的數據收集和顯示，還是實驗后的數據處理和計算，都要使用到Datastudio軟件，因此，Datastudio軟件使用在整個實驗體系中也顯得尤為重要。[1～3]

Datastudio軟件是PASCO系統列實驗中用于數據獲取，顯示和分析的一款軟件，它是除了能夠設置和校正傳感器，還能夠適時地對實驗數據進行采集，并提供了一些簡單的數據可視化功能，比如數字表、儀表、圖表、示波器等等，方便使用者直觀方便地實時觀測數據。該軟件內置了部分數據處理的功能，包括簡單的科學函數計算、統計計算、特殊的振幅周期、求導積分計算等，以及線性擬合和大部分非線性擬合。DataStudio所采集的數據可導出為TXT純文本文件，可視化數據可導出為BMP等格式的圖文件。

下面就低溫熱輻射實驗中出現的問題和應用Datastudio軟件處理方面的改進進行了總結。

1 PASCO熱輻射實驗中出現的問題和軟件處理方面的改進

1.1 環境溫度的影響和軟件處理時的改進

低溫熱輻射實驗的測量環境是室溫，測量的溫度范圍是室溫～100℃，可觀測不同溫度情況下的立方腔體的熱輻射情況，但是在實際實驗過程中，尤其是測量溫度較低時，環境溫度對實驗測量有一定的影響，多次測量同一實驗狀態時，結果會有一定的偏差（如圖1），四根曲線表示的數據值很接近但又各不相同。

此外，圖1中的四次測量，隨著時間的變化，紅外光傳感器測量的紅外光強數值基本保持一致，但還是存在一定的變化起伏，因此，測量過程中可以采用多次測量取平均值，也可以對采用對同一曲線上的數據取平均的方法，來減少環境溫度變化和隨機誤差對實驗結果的影響。

1.2 不同物體相同測量條件時的比較以及軟件處理時的改進

低溫熱輻射實驗可以對不同材料的熱輻射特性進行測量，我們分別選取了橙色、綠色、紫色三種卡紙遮擋在鋁四方腔體和CI-6628紅外光傳感器之間，推動紅外光感應器使其沿著線性運動附件方向掃描過立方體的黑色側面，記錄實驗數據并與無卡紙時測得的數據做對比分析。從圖2可以看出不同顏色的卡紙對低溫熱輻射的阻隔情況。但是不同顏色的卡紙的紅外光透射曲線形狀有所區別，可能受到環境溫度及測試時間的影響，僅僅通過透射紅外光強的最大值來判斷顯然不夠合理。

因此，在有卡紙的情形下，對于在一定的區間內，可以通過測量紅外光強和傳感器所處的位置來對比透射過卡紙的紅外光強總量，從而計算出不同顏色卡紙對熱輻射的阻隔效果。

由于線性運動附件的人工滑動軌道的緣故，使得相對位置的采樣并不均勻，為了盡可能地減少誤差，我們決定對橫軸0.04～0.10（m）的區間內的數據進行統計計算，并分別計算其平均值：

由表1此可見：被紙片遮擋后紅外輻射透射情況從大到小依次是：無卡紙>橙色>綠色>紫色。

1.3 軟件數據擬合時的問題和改進

Datastudio軟件能夠利用計算機快速準確的數據采集特性，采集了大量的實驗數據，但在數據擬合時，采集的數據點太多，擬合曲線計算需要大量的時間，簡單的線性擬合還好，相對復雜一點的多項式擬合，高次冪函數擬合，指數函數擬合的結果往往不盡人意，不是計算時電腦死機，就是根本算不出結果。為了解決這一問題，可以將需要擬合的數據從Datastudio軟件中以TXT形式導出，在結合其他的數據處理擬合軟件進行計算，就能等到更好的擬合結果。

如在低溫熱輻射實驗中，利用了PASCO傳感器自動化測取了紅外光強度隨溫度變化的1048組數據，以開氏溫度（單位K）作為橫軸X，紅外光強來代換熱輻射量（W/m2）作為縱軸Y。利用統計學語言R編程計算擬合結果，對X軸數據進行n次方變換，之后對y～X向量進行簡單線性回歸和統計學分析，當n=4時，取得最佳擬合結果。y～I（x4）的擬合相關系數R=0.997700419012333，

自變量x4與因變量y之間有極其顯著的線性關系。I=5.751292e-08 W·m2·K-4，由于鋁四方腔體熱源并非絕對黑體，所以ε<1， 測得系數I應略大于斯特藩-波爾茲曼常量，實驗結果與理論預期符合得很好。

2 結論

在低溫熱輻射實驗中，可以采用多次測量取平均值或者對同一曲線上的數據取平均的方法，能夠在一定程度上來減少環境溫度變化和隨機誤差對實驗結果的影響；不同物體相同測量條件下進行比較時，不能簡單的通過最大值來進行比較，可能要在一定的測量區域范圍內，應用統計計算的結果才能說明問題；測量數據點太多時，擬合復雜函數時會出現錯誤和不成功的情況，可以通過導出實驗數據配合其他數據擬合軟件來解決這一問題?？傊?，在具體的實驗中，巧妙的利用Datastudio軟件的不同處理功能，能夠得到更精確更好的實驗結果。

參考文獻

[1] 王珊.Pasco系列實驗的軟件使用中的問題[J].科技資訊，2013（30）：19-20.

[2] 劉立英，龍明亮，劉國慶，等.PASCO實驗平臺的設計性應用思路及其嘗試[J].大學物理實驗，2011，24（3）：82-84.

[3] 高宏，郭文閣，賈振安，等.PASCO實驗儀在物理探究性實驗中的應用[J].應用光學，2008（29）：240-242.endprint