原始数据预处理包括噪声滤波和异常剔除。使用Python的SciPy库进行平滑处理，有助于曲线拟合准确。
参数相关性分析通过Pearson系数评估塞贝克系数与电阻率间的关系。散点图可视化有助于识别趋势。
ZT值计算需温度依赖模型，如Parabolic Band模型。软件如Origin可生成拟合曲线和置信带。
误差传播分析使用蒙特卡罗模拟，量化不确定度。报告中需列出标准差和敏感性分析。
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高级方法涉及机器学习，如神经网络预测性能。训练数据集从历史测试中提取。
分析结果指导材料迭代，有助于开发方向科学。
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