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这一节我们来共同学习Origin的拟合功能，之所以说是共同学习，是因为Origin的拟合功能实在是太强大，内容实在是太多，我所了解的内容毕竟有限，不敢妄言教大家什么，用共同探讨这个词比较合适。
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这里我想首先强调一点，就我个人的经验而言，数据拟合的最根本依据是数据。也就是说，所谓数据拟合，是根据我们采集得到的数据作为基础，应用合理的函数对数据进行拟合，进而从中获得数据背后符合的规律，以及获得拟合函数中各个待定参数的数值和物理意义，而不是随便找一个函数来凑合。数据拟合首先要观察数据符合什么规律，比如将一组采集得到的数据绘图后，发现它们符合线形规律（我们用肉眼就能判断数据点的排列是否近似于直线），那么就要用线形函数来拟合；如果某一组采集的数据符合指数衰减规律（我们将坐标按照对数坐标排列后，就能判断数据是否具有线形规律，因为单变量的指数函数求对数后就是线形关系了），那么就应该用指数函数来拟合；如果某一组采集的数据符合正态分布规律，那么就应该用Gaussion分布来拟合。最最最忌讳的是无论什么数据一上来就用多项式拟合，因为多项式只要其项多到一定程度之后，几乎任何图线都能拟合成功，但是其结果中的各个参数是无法确定其明确的物理意义的，这样的拟合实际上只是好看，没有任何意义。
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我们绘制好一张图后，往往为了寻找数据点背后的物理意义，需要对数据进行拟合，从而找到数据符合的函数，以及函数中各个参数，进而分析出各个参数代表的物理意义。在这里，我选取非线性曲线拟合的操作作为一个例子，与大家分享数据拟合的操作过程。
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点击Origin菜单栏上的Analysis—>Fitting—>NonlinearFit—>OpenDialog，
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如下图所示：弹出的对话框如下的非线性拟合（NLFit）对话框。在Setting选项卡中，左侧选框的第一项是FunctionSelection，右侧的选框中Category里有Origin自带的各种函数类型，Function中是具体的函数表达式名称。我们可以通过这两项选择合适的方程。在下方的Formula选项卡中我们可以看到函数的具体表达式，而在SampleCurve选项卡中显示的是函数图线的样子，可以很直观地与我们的数据图进行类比，从而帮助我们粗略确定所选的函数是否与我们的实验数据相符合。
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上图中显示的是指数函数中的双指数函数表达式。y0，A1，A2，t1，t2是表达式中的待定参数，通过对数据的拟合，就可以求出这些参数的具体值。
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【Tips：在拟合结果的图线中读取数值FindXfromY】
我们经常会在拟合结束后读取拟合结果的数值，有时候数值并不在我们显示的范围内，无法用ScreenReader和DataReader直接读取，那么怎么获得这样的数据呢？强大的Origin不会让你失望！拟合设置中FindXfromY就提供了这样的功能。
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拟合操作同样是点击Analysis—>Fitting—>NonlinearFit—>OpenDialog，在弹出的对话框中选择Settings选项卡，在它的下面我们可以看到FindX/Y选项。选中它，然后勾选右边的FindYfromX。这样就我们可以在完成拟合后，在数据表中输入X得到曲线上的Y坐标值了。如下图所示：
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上图显示的是FindYfromX，也就是说大家可以在此数据表中的A1(X)中输入X值，程序自动根据拟合函数求出Y值并且显示在A2(Y)列中相应的行里。同理，如果我们在拟合对话框中的Settings选项卡的FindX/Y选项中勾选FindXfromY，相应的，在拟合结束后的数据表中会有一个表格，我们可以向其中的A1(X)中输入Y值，程序自动根据拟合函数求出相应的X值并且列在对应的行里。
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【注意，在Origin8.0中，FindXfromY功能在Advancedl选项中，如下图所示。】
（感谢百度知道网友yazhaili提供此截图）
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