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本教程旨在针对性优化温补参数，降低温飘，进行本优化耗时较长(1h以上)，如果不温补已经能满足需求则不需要进行本操作。
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首先将下方宏粘贴到配置文件中
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```
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[gcode_macro DATA_SAMPLE]
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gcode:
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M106 S255
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
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M106 S0
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G28
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G0 Z1
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M104 S250
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M140 S95
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G4 P1000
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IDM_STREAM FILENAME=data1
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
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IDM_STREAM FILENAME=data1
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M104 S0
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M140 S0
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M106 S255
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G0 Z80
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
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M106 S0
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G28 Z0
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G0 Z2
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M104 S250
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M140 S95
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G4 P1000
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IDM_STREAM FILENAME=data2
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
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IDM_STREAM FILENAME=data2
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M104 S0
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M140 S0
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M106 S255
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G0 Z80
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
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M106 S0
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G28 Z0
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G0 Z3
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M104 S250
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M140 S95
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G4 P1000
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IDM_STREAM FILENAME=data3
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
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IDM_STREAM FILENAME=data3
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M104 S0
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M140 S0
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M106 S255
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G0 Z80
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MAXIMUM=40
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M106 S0
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G28 Z0
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G0 Z5
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M104 S250
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M140 S95
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G4 P1000
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IDM_STREAM FILENAME=data4
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TEMPERATURE_WAIT SENSOR='temperature_sensor IDM_coil' MINIMUM=70
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IDM_STREAM FILENAME=data4
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M104 S0
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M140 S0
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```
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然后执行该宏，之后会在klipper文件夹中生成data1,data2,data3,data4 四个文件，耗时很长。
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完成后将4个文件移动到用户目录下的IDM文件夹中。
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然后执行
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```
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cd ~/IDM
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~/klippy-env/bin/python arg_fit.py
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```
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(请在执行前确认当前使用的是最新的脚本包，如果不是 请重新git clone)
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运行后会生成出三个参数，并在IDM文件夹中生成一张图片。(这个过程运算量很大，需要一段时间)
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请检查该文件名为fit_result.png的图片，并判断拟合效果，图片示例如下:
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第一行为原始数据，第二行为温补后的数据。可以看到这是一个拟合效果比较好的，偏移都被控制在3位数内。
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将生成的参数复制到配置文件中的[IDM]块下
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示例如下:
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