基于Data Streamer和Excel的实验数据可视化探究

摘要

Data Streamer是微软开发的数据流采集插件，能够实时读取传感器采集的数据到Excel中进行分析。分别以“摩擦力实验数据可视化”“大气压强实验数据可视化”“固体融化时温度变化的规律实验数据可视化”为例，论述了如何在实验研究中结合传感技术，综合应用Data Streamer的数据采集技术和Excel的可视化分析技术，实时采集实验数据，并将其转换为实时变化的动态图象进行可视化展示和分析，为实验数据的可视化分析提供了新的思路和方法，可帮助研究者更准确地理解和掌握实验数据的变化规律。

关键词

Data Streamer / 数据采集 / 数据分析 / 可视化 / 传感技术

实验数据可视化是指通过图形或图象的形式展示实验数据，以帮助研究者更直观地观察和分析实验数据，发现数据中的规律和趋势，更好地理解实验结果。

实验数据可视化的基本流程可分为4步。

（1） 数据收集：采用Data Streamer实时读取传感器数据，将物理量（如声、光、热、力、电、磁等）的模拟信号转换为数字信号，并以数值的形式显示在Excel中^［1］。

（2） 数据预处理：Excel内置数据清洗、去噪、标准化等功能，对采集到的数据进行预处理，确保数据准确性和完整性。

（3） 数据展示：将预处理后的数据以动态图形、图象的形式展示出来，如折线图、柱状图、散点图等。

（4） 数据分析：通过对可视化图形进行分析，发现数据中的规律和趋势，使研究人员能够更好地理解实验结果，并从中挖掘有价值的信息。

1 常用的可视化工具

1.1 DISlab

DISlab是一款集成多种实验功能的数字化工具，拥有丰富的传感器资源，可测量位移、力、速度、加速度、光电等常用的物理量。

1.2 Matlab

Matlab广泛应用于物理研究领域的数值计算和数据分析，可读取、处理和分析实验数据，绘制各类图表，展示实验结果。

1.3 Origin

Origin是一款专业的物理数据分析和图表绘制软件，支持数据导入、清洗、转换、统计分析，绘制曲线图、散点图等精美图表，使实验结果更直观。

1.4 Python

在物理实验中，可以使用Python的数据处理库（如NumPy、Pandas等）进行数据操作和分析，Python提供了各种绘图库，能够灵活绘制各种复杂的图表，通过Python编程，可实现自动化数据处理和图表批量生成。

2 研究的价值分析

在物理实验中，经常需要对实验数据进行处理和绘制图表，以便直观地展示实验结果。目前常用的软件有DISlab、Matlab、Origin和Python等，但这些软件要么价格昂贵，要么操作复杂，且高度集成化和模块化，根据用户需求创建个性化图表需较高的资金成本和时间成本。

笔者所论述的基于Data Streamer数据采集技术和Excel数据分析技术的实验数据可视化方法，操作简单便捷，高效实用，可根据使用者需求实时采集实验数据，并绘制出实时变化的动态图象，为实验数据可视化分析提供了新的方法和参考。

3 Data Streamer概述

Data Streamer是微软开发的一种基于Excel平台的实时数据流技术，主要用于将实时数据与Excel进行集成，以便用户通过Excel对数据进行分析、处理和可视化呈现。通过将传感器设备与计算机连接，安装Data Streamer数据采集插件，用户能够以读取计算机串口数据的方式将传感器数据实时传输到Excel中，被广泛应用于教育和科研领域，与Excel强大的数据分析功能协同使用，具有数据采集速度快、准确性高、实时监测和可视化等优势。

4 Excel数据可视化概述

Excel数据可视化是指将Excel中的数据以图表、图形等形式展示出来，帮助使用者更直观地理解数据、发现规律和分析趋势。根据数据类型和分析需求选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并对图表的样式、布局、颜色等进行自定义，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势。

5 实验数据可视化技术呈现

笔者以下面3个探究项目为例，应用Excel的折线图或散点图进行数据分析，论述如何利用Data Streamer数据采集技术和Excel数据分析技术进行实验数据可视化探究，让实验者直观感知、理解、分析实验数据的实时变化过程和趋势。

5.1 摩擦力实验数据可视化

在研究测量摩擦力大小时，发现用手拉动弹簧测力计测量摩擦力时，手施加的拉力不均匀，弹簧测力计示数波动较大，不方便观察读取。笔者改用力传感器来测量摩擦力，并使用Data Streamer读取传感器采集的摩擦力数据，发送到Excel中进行数据分析，绘制出实时变化的摩擦力动态图象。具体的实验数据可视化步骤如下。

（1） 将力传感器通过串口线连接到计算机，打开Arduino IDE编写、调试代码，可实现用力传感器测量并采集摩擦力变化的数据。

（2） 下载Data Streamer数据采集插件安装到Office 365中，启动Excel软件。

（3） 在Excel中选择【Data Streamer】选项，执行【Connect a Device】。若检测不到设备，会出现“Not seeing your device？”提示。拔插USB端口让计算机重新检测设备。若检测到串口有设备连接，则会出现带端口号的设备信息，即出现USB串行设备字样。单击对应设备，即可启动【Start Data】数据采集功能，实时读取摩擦力数据显示在Excel工作表中，单击【Stop Data】按钮则停止采集数据。

（4） 根据数据采集需求，可以配置数据的采集频率（间隔多少毫秒采集1次，范围为10~10 000 ms）、显示的数据条数（范围为1~500条，超过设置的数量时，按先进先出规则自动更新数据）、采集频道（同时采集多少组数据，范围为1~100组）、采集数据的排序方式（按时间正序排列还是倒序排列）。

（5） 在Excel中选择要进行动态图象可视化的数据区域，执行【插入图表】，选择适合的“折线图”或“散点图”样式，对图表的样式、布局、颜色等相关参数进行调整美化，将实验数据可视化，使采集的数据实时动态更新，对应的图象也实时动态更新。

5.2 大气压强实验数据可视化

在研究大气压强时，考虑到大气压强比较抽象，可采用BMP 280传感器采集大气压强和温度进行实验可视化探究。将BMP 280大气压强传感器分别放置在烧瓶的内部和外部，测量并采集烧瓶内外的大气压强和温度的数据。利用Data Streamer实时读取传感器采集的大气压强和温度数据，发送到Excel中进行数据分析，绘制出实时变化的大气压强、温度动态图象，让学生能以准确量化的数值和动态图象直观地感受大气压强的存在。具体的实验数据可视化步骤与5.1的步骤类似，除了需要进行BMP 280传感器的编程以实现大气压强和温度的采集以外。最终绘制出实时变化的大气压强和温度动态数值变化图象。

5.3 固体融化时温度变化规律实验数据可视化

在探究“固体融化时温度变化的规律”的实验中，教材上的原实验要求学生反复记录多组实验数据，时间跨度较长。为了简化实验操作并实现实时数据采集，笔者采用加热电热水壶中试管的水浴方式，用温度传感器分别测量不同试管中不同固体（海波、石蜡、水）融化过程中的温度变化，并通过Data Streamer串口采集插件将温度读取到Excel中进行数据分析，绘制出可视化的固体融化时间与温度变化关系的实时动态图象呈现给实验者。实验数据的可视化步骤与5.1的步骤类似，除了需要进行温度传感器的编程以实现温度的采集以外。其他步骤包括使用Data Streamer插件读取传感器数据、在Excel中进行数据分析和可视化处理，最终绘制出不同固体融化时间与温度关系的实时变化动态图象。

6 结语

将传感技术、Data Streamer和Excel有机融合，综合应用实现了实验数据变化的可视化，其结果表明，Data Streamer和Excel在实验数据采集、可视化分析方面具有很高的应用价值，不仅提高了实验数据的处理和分析效率，还帮助实验者更好地理解和分析实验数据，为后续实验提供更准确的参考依据。

基于Data Streamer和Excel的实验数据可视化方法为物理实验中数据处理和可视化分析提供了一种简单、高效和个性化的解决方案，实验者可以通过实时动态变化的实验数据和图象，更直观地理解和分析实验现象和规律。本研究中的实验数据可视化分析的研究思路和技术方法可供广大师生参考，应用于设计和改良与声、光、热、力、电、磁等物理量相关的实验方案和实验装置。

参考文献

[1] 张习祥.基于Data Streamer开发的摩擦力可视化测量装置［J］.中学物理，2024，42（02）：59-62.

基金资助

2021年毕节市教育科学规划立项课题“基于STEAM教育理念的初中物理实验趣味化设计与实践研究”(2021122)

2024年毕节市教育科学规划一般课题“学科融合背景下的实验教学‘成果化’实践研究”(2024B057)

2024年贵州省教育数字化专项课题“数字技术支持下的‘六环五策四路径’学科融合实验教学体系构建研究”(B00025)