Discussion :

[CHATon]

Bonjour,

Je dispose d'un ensemble de données (points (X,Y)) que je souhaite approximer par une gaussienne. J'ai utiliser "bêtement" lsqnonlin qui me semble être adapté puisqu'il s'agit de moindres carrés non linéaires et cela marche relativement bien (à partir du moment ou la solution initiale X0 n'est pas trop mauvaise).

J'ai simplement deux questions car je suis débutant en Matlab:

1/ lsqnonlin semble être la méthode appropriée mais j'ai trouver une toolbox sur le site de Matlab qui utilise polyfit... Pensez vous que polyfit ou une autre méthode soit mieux adaptée que lsqnonlin? Notamment du point de vue de la stabilité de la solution par rapport a la solution initiale.

2/ J'ai définit ma gaussienne de la manière suivante :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

G = A * 1/(sigma*sqrt(2*pi)) * exp(-(1/2)*(X-mu/sigma).^2) + C;

A,mu sigma et C sont les variables a estimer.

Cette formule me permet d'obtenir directement une valeur d'ecat type. Pensez vous que ce soit la meilleure écriture pour une Gausienne ou mieux vaut il utiliser une formule plus générale et recalculer par la suite l'écart type?

Je vous remercie pour votre aide.
Cordialement

[CHATon]

Bonsoir,

simplement pour information j'ai modifié ma Gausienne et les résultats sont plus interessants...

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

G = A * exp(1/2*((X-mu)/sigma).^2)) + C;

Voila si vous avez des commentaires ou un avis sur tout cela je suis preneur.

++