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Eine Ausgleichskurve durch Messpunkte legen

 

dudavrent

Gast


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     Beitrag Verfasst am: 15.12.2016, 14:53     Titel: Eine Ausgleichskurve durch Messpunkte legen
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

lerne zurzeit Matlab und habe keinerlei Vorkenntnisse.

Ich möchte folgendes machen:

Ich habe stündlich verschiedene Feuchtigkeitswerte gemessen und möchte durch die Messpunkte eine Ausgleichskurve legen.
Wie lautet dann der Matlab Code wenn meine Werte zB lauten:

t=0 X=1,2
t=60 X=1,0
t=120 X=0,7
t=180 X=0,1


Mmmartina
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     Beitrag Verfasst am: 16.12.2016, 09:50     Titel:
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Sollte unter anderem mit
Code:

möglich sein.
_________________

LG
Martina

„Wenn wir bedenken, daß wir alle verrückt sind, ist das Leben erklärt.“ (Mark Twain)
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 16.12.2016, 10:36     Titel:
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Hallo,

die entscheidende Frage ist: welche Art Kurve soll durch die Messpunkte gelegt werden?

Für ein Polynom hat Martina schon die Antwort gegeben. Es ist aber mit fitlm bzw. fitnlm auch möglich, allgemeine lineare oder nichtlineare Modelle anzupassen.

Grüße,
Harald
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Tobolf
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Beiträge: 5
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     Beitrag Verfasst am: 23.12.2016, 12:30     Titel:
  Antworten mit Zitat      
ich würde das Ganze gerne nochmal aufgreifen und nicht extra einen neuen Thread aufmachen, sofern das okay ist.

Ich möchte auch gerne aufgenommene Datenpunkte fitten. Ich habe bereits ein Polynomfit mit den Funktionen polyval durchgeführt und mit einem Polynom 9. grades einen hübschen Fit hinbekommen.
Allerdings kann der physikalische Zusammenhang der Punkte durch die Butler-Volmer-Gleichung (2 gegenläufige e-Funktionen) beschrieben werden. Deshalb würde ich gerne in einem Fit die Parameter der Gleichung (iterativ?) bestimmen.
Ist der richtige Ansatz für dieses Vorhaben die von Harald vorgeschlagene Matlab-Funktion fitnlm?
Falls ja:
Welche Aufgabe hat bei dieser Funktion beta0?
Ist das Schätzverfahren bei fitnlm einstellbar? (Beispielsweise LMS?)


Freundliche Grüße
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Harald
Forum-Meister

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     Beitrag Verfasst am: 25.12.2016, 19:09     Titel:
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Hallo,

ja.
beta0 sind Anfangswerte für die zu schätzenden Parameter. Diese müssen je nach Art des Fits gut genug sein, um auch das gesuchte globale Optimum zu finden.
Einstellungsmöglichkeiten gibt es über die in der Doku dargestellten Parameter-Wert-Paare.

Grüße,
Harald
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