[gelöst] fit scheitert mit 'Matrix dimensions must agree'

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pospiech

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Verfasst am: 14.12.2010, 15:57 Titel: [gelöst] fit scheitert mit 'Matrix dimensions must agree'

Dieser Code

Code:

FitOptions = fitoptions('method','NonlinearLeastSquares','Lower',[FitStartValues(1) -Inf 0]);
%
set(FitOptions,'Startpoint',FitStartValues);
% a1 * exp(- ( (x-b1)/c1 )2 )
% FitFunction = fittype('gauss1');

if (fitzero)
FitFunction = fittype('0 + a1 * exp(- ( (x-b1)/c1 )2 )',...
'dependent',{'y'},'independent',{'x'},...
'coefficients',{'a1', 'b1', 'c1'});
else
FitFunction = fittype('y0 + a1 * exp(- ( (x-b1)/c1 )2 )',...
'dependent',{'y'},'independent',{'x'},...
'coefficients',{'a1', 'b1', 'c1','y0'});
end

% Fit this model
size(XAXIS')
size(YDATA')
FitFunction
FitOptions
FitFunction = fit(XAXIS',YDATA',FitFunction,FitOptions);

Funktion ohne Link?

liefert den Fehler:

Zitat:

??? Error using ==> minus
Matrix dimensions must agree.

Error in ==> fit at 452
errstr = handleerr(es.identifier, es.message, suppresserr); return;

was für mich überhaupt keinen Sinn ergibt, wenn man sich diese Ausgabe anschaut:

Zitat:

ans = 465 1
ans = 465 1

FitFunction =

General model:
FitFunction(a1,b1,c1,y0,x) = y0 + a1 * exp(- ( (x-b1)/c1 )2 )

FitOptions =

Normalize: 'off'
Exclude: []
Weights: []
Method: 'NonlinearLeastSquares'
Robust: 'Off'
StartPoint: [1 0.0500 1]
Lower: [1 -Inf 0]
Upper: [1x0 double]
Algorithm: 'Trust-Region'
DiffMinChange: 1.0000e-008
DiffMaxChange: 0.1000
Display: 'Notify'
MaxFunEvals: 600
MaxIter: 400
TolFun: 1.0000e-006
TolX: 1.0000e-006

Ideen ?

Zuletzt bearbeitet von pospiech am 14.12.2010, 16:16, insgesamt einmal bearbeitet

pospiech

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Verfasst am: 14.12.2010, 16:16 Titel:

Es lag an den Startwerten. Gelöst durch

Code:

if (~fitzero)
if (size(FitStartValues < 4))
% add y0 start value
FitStartValues = [FitStartValues 0];
end
end

Funktion ohne Link?


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