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"polyfit" mit Zwangsbedingung |
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| Epfi |
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Verfasst am: 12.08.2010, 16:33
Titel: "polyfit" mit Zwangsbedingung
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Moin!
Ich habe hier eine Messung, die für kleine Messwerte annähernd linear ist. Zur Simulation möchte ich diesen Bereich nun linearisieren. Ich weiß garantiert, dass mein System in Ruhelage im Punkt (0, 0) liegt - fitte ich meine Funktion mit polyfit und dem Grad n=1 (-> Gerade), bekomme ich allerdings einen Offset heraus.
Das ist zwar nach Methode der kleinsten Quadrate sicherlich korrekt, aber in meinem Fall genau so sicher falsch.
Gibt es eine Funktion, die eine Kurve fitten und dabei gleichzeitig eine Zwangsbedingungen einhalten kann?
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| Harald |
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Verfasst am: 13.08.2010, 00:15
Titel:
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Hallo,
Allgemein: lsqcurvefit (Optimization Toolbox) bzw. nlinfit (Statistics Toolbox).
Deine Regression ist aber linear in den Parametern; die Lösung wäre (für Spaltenvektoren x und y)
x \ y
Für Polynome höherer Ordnung:
[x x.^2 ... x.^n] \ y
(jeweils mit konstantem Anteil 0)
Grüße,
Harald
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| Epfi |
Themenstarter
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Verfasst am: 13.08.2010, 09:10
Titel:
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Hallo Harald,
danke für den Tipp mit lsqcurvefit - das scheint das zu sein, was ich suche.
Auch über das cftool kann man eine Funktion der Form a*x vorgeben - ist für viele Messreihen aber doch ziemlich Klick-Intensiv.
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 13.08.2010, 09:45
Titel:
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Hallo Epfi,
die vermutlich schnellste und geschickteste Variante ist wie gesagt über den \-Operator, da du dann nicht einmal Startwerte benötigst und nicht das Risiko besteht, in ein lokales Minimum zu laufen.
Wenn cftool verwendet wird, bietet sich File -> Generate M-File an, um das später zu automatisieren.
Grüße,
Harald
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