Bitte erkläre noch die Details.
1. Möchtest Du das Problem in Matlab oder Scilab lösen?
2. Wieviele Punkte mit welcher Dimension möchtest Du an welche Funktion fitten? Man kann z.B. die beiden Parameter einer Parabel so anpassen, dass sie mit kleinstem Fehler durch 1000 2D-Punkte läuft. Oder man kann die unendliche Schar von Sinuskurven berechnen, die durch 2 2D Punkte laufen.
1. Ich will mit Scilab arbeiten, hab aber bisher nur Erfahrung in Matlab
2. Es handelt sich um ein ganz triviales 2-dim Problem:
Ich habe x-Werte, die zugehörigen y-Werte und möchte mir daraus eine Funktion bestimmen lassen, deren Kurve möglichst nah an das Schaubild aus dem Diagramm rankommt.
Das Problem ist nicht trivial. Immerhin gibt es unendlich viele Funktionen, die genau durch die 20 Punkte gehen. "Möglichst nah" ist also kein ernstes Problem. Aber für welche Funktion entscheidest Du Dich dann?
Ich vermute aber, Du suchst nach einer einfachen Funktion mit wenigen Parametern - vielleicht eine Gerade, Parabel, oder ein anderes Polynom? Oder etwas trigonometrisches? Auf jeden Fall musst Du Dich zunächst für eine Funktion entscheiden, bevor Du die Parameter an die Messpunkte fitten kannst.
x = 1:1:20;
offset = 0.75;
y = offset+sqrt(x)+rand(20,1)';
fit_funktion = fittype('offset*sqrt(x+shift)');
ergebnis = fit(x,y,fit_funktion,'StartPoint',[00]);
% evtl muss man aber auch x und y noch transponieren, so wie hier: % ergebnis = fit(x',y',fit_funktion,'StartPoint',[0 0]);
Problem an der Sache könnte allerdings sein, dass man eine bestimmte toolbox braucht (deshalb konnte ich den Code jetzt nicht testen). Andernfalls gibt es keinen Befehl fittype!
Vielen Dank für die Antwort!!!
Kann es leider erst heut Abend testen, aber der Code sieht auf jeden Fall schonmal nach nem Anfang aus
Werd da einfach mal bisschen rumprobieren...
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