Messwerte an Funktion anpassen durch Lsqcurvefit ..

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Sonya

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Verfasst am: 08.03.2012, 17:08 Titel: Messwerte an Funktion anpassen durch Lsqcurvefit ..

Hallo ihr lieben Helfer!

Ich habe folgendes Problem:

Ich habe jetzt schon öfter mit der Funktion lsqcurvefit Messdaten an eine Modellfunktion angepasst bzw. die zugehörigen Parameter der Modellfunktion berechnet aber das war mit 1 Argument.
Jetzt muss ich das ganze für eine Funktion mit 3 unterschiedlichen Argumente (Eingangsgröße) machen, es hat leide nicht funktioniert , bekomme immer Fehler Meldung .
ich habe eine Reihe von Meßdaten und eine nichtlineare Funktion mit 3 unbekannten Parametern.
Nun möchte ich die Parameter der Funktion als Zahlenwerte so ermitteln, dass der die Funktion am besten auf die Messdaten passt.

Finde die Parametern a(1), a(2) und a(3), so dass bei vorgegebenen X (meine 3 unterschiedliche Eingangsgröße als Matrix ) und Y (Messdaten) der Fehler zwischen der gerechneten Funktions-Y und gegebenen Y möglichst klein wird.(Methode der kleinste Quadrate)

wer kann mir helfen?
Gibt es alternative Matlab-Funktion, die das kann?

Danke und Gruß
Sonya

Das ist mein Versuch:

Code:

function RSSI=Fit(a,X)

Data=[[30, 30, 0 ,92.7];
[0 ,15, 90, 47.4];
[ 15 ,0, 0 ,83.4]];
X = Data(:,1:3);% Eingangsgröße
Y = Data(:,4);% Messdaten
a0=[20;15;300];%Startwerte

RSSI =(-0.0523.*sqrt((X(:,1)-a(1)).^2+(X(:,2)-a(2))^2)+7.7633).*sin(1.3017*X(:,3) + 2.1586) + ( -0.5239.*sqrt((X(:,1)-a(1)).^2+(X(:,2)-a(2)).^2) + 11.3191).*sin(2.005*a(3) +(-0.5827))+ (-1.5180.*sqrt((X(:,1)-a(1)).^2+(X(:,2)-a(2)).^2) + 100.9843);

[a,resnorm]=lsqcurvefit(@Fit,a0,X,Y)%Aufruf der Funktion

Funktion ohne Link?

Winkow

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Verfasst am: 08.03.2012, 17:11 Titel:

doppelposts sind nicht sehr sinnvoll

Sonya

Gast


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Verfasst am: 08.03.2012, 17:17 Titel: lsqcurvefit

Sorry habe zuerst in falsche Forum gepostet deswegen
Sonya

Harald

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Verfasst am: 08.03.2012, 18:47 Titel:

Hallo,

zwei Probleme:
1. Du hast Funktion und Funktionsaufruf gemischt.
2. In der Funktion war noch ein ^ statt .^

Code:

Data=[[30, 30, 0 ,92.7];
[0 ,15, 90, 47.4];
[ 15 ,0, 0 ,83.4]];
X = Data(:,1:3);% Eingangsgröße
Y = Data(:,4);% Messdaten
a0=[20;15;300];%Startwerte
[a,resnorm]=lsqcurvefit(@ToFit,a0,X,Y)%Aufruf der Funktion

Funktion ohne Link?

mit

Code:

function RSSI=ToFit(a,X)

RSSI =(-0.0523.*sqrt((X(:,1)-a(1)).^2+(X(:,2)-a(2)).^2)+7.7633).*sin(1.3017*X(:,3) + 2.1586) + ( -0.5239.*sqrt((X(:,1)-a(1)).^2+(X(:,2)-a(2)).^2) + 11.3191).*sin(2.005*a(3) +(-0.5827))+ (-1.5180.*sqrt((X(:,1)-a(1)).^2+(X(:,2)-a(2)).^2) + 100.9843);

Funktion ohne Link?

Achtung, die Ergebnisse sind wahrscheinlich noch nicht optimal. Das kann an nicht ausreichend guten Startwerten liegen.

Grüße,
Harald

P.S.: Wenn es eine Fehlermeldung gibt, dann diese bitte immer hier reinkopieren.

Sonya

Gast


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Verfasst am: 09.03.2012, 17:03 Titel:

Hallo,

sorry das ich zu spät beantworte, hatte Problem in meinem Laptop....

Danke schön , es hat gut funktioniert Smile

..
habe noch eine Frage und zwar:

um ich einen kleinen Fehler zwischen Messwerte und berechnete Funktionswerte erhalten zu können ..muss ich die Startwerte a(1), a(2 und a(3) wechseln bis ich ein klein '' resnorm'' bekomme oder wie?

Danke Gruß
Sonya

Harald

Forum-Meister


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Verfasst am: 09.03.2012, 17:53 Titel:

Hallo,

ja. Allerdings solltest du vorsichtig sein, wenn du 3 Parameter aus 3 (mit Ungenauigkeiten behafteten) Messwerten schätzt.

Grüße,
Harald

Sonya

Gast


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Verfasst am: 09.03.2012, 18:52 Titel:

Hallo,

Okay....Danke sehr Smile

Gruß
Sonya

epsilon92

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Verfasst am: 04.08.2015, 15:18 Titel:

##################################

In folge der Anmerkung von Winkow verweise ich auf ff Thread:

http://www.gomatlab.de/viewtopic,p,153380.html#153380

########################################

[size=7]Hallo,

ich denke der Beitrag von Sonya passt auch ganz gut zu meinem Problem, weswegen ich kein neues Thema öffnen möchte.

Ich habe eine vorgegebene Funktion mit 3 unbekannten Parametern, der den Zusammenhang zwischen y und x beschreibt.
y= a(1)+a(2)*ln(x)+a(3)*T*ln(x). T ist die Temperatur, bei welchem der Versuch gefahren wurde, also eine konstante Größe. Ich habe dazu Messwerte aufgenommen und möchte die Parameter der Funktion genau wie Sonya finden.
Bei vorgegebenen x und y (Messdaten) soll der Fehler zwischen der gerechneten Funktions-y und gegebenen y möglichst klein werden.(Methode der kleinste Quadrate)

Ich habe natürlich den Matlab-Code oben durchgespielt und es erscheint eine Fehlermeldung. s. Anhang

Ich hoffe mir kann jmd helfen und bedanke mich bei denjenigen schon einmal sehr herzlich!
[/size]

Zuletzt bearbeitet von epsilon92 am 04.08.2015, 17:08, insgesamt einmal bearbeitet

Winkow

Moderator


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Verfasst am: 04.08.2015, 15:36 Titel:

hallo. bitte keinen alten thread karpern. sondern einen neuen aufmachen.
fehlermeldungen in einer doc anzuhängen ist sehr umständlich. man sollte es den lesern leicht machen und code und fehlermeldungen direkt posten. für anregungen kann ich den thread aus meiner signatur empfehlen.
grüße
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