Discussion :

[la_pensee]

Bonjour,

Je suis étudiante en master 2 et actuellement en stage dans le domaine des télécoms.
on me demande de fitter (ajuster) des points expérimentaux après avoir rajouter du bruit.
en fait, j'ai une courbe sous forme d'hyperbole qui présente le résultat d'une simulation et donc, on me demande de rajouter du bruit(bruit gaussien) à cette hyperbole et de fitter(ajuster) les points expérimentaux à l'hyperbole avec la fonction fminsearch sous MATLAB.
ma fonction hyperbole est sous cette forme:

Code :

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demi_offset = delta/2.0; 
xstep = (xstop - xstart) / nb_points; 
x = xstart : xstep : xstop; 
xT = x - demi_offset; 
xR = x + demi_offset; 
Tx2target = sqrt((x0 - xT).*(x0 - xT) + (d+R)*(d+R)); 
Target2Rx = sqrt((x0 - xR).*(x0 - xR) + (d+R)*(d+R)); 
Tx2target = Tx2target - R; 
Target2Rx = Target2Rx - R; 
Tx2Rx = Tx2target + Target2Rx; 
tt2w = Tx2Rx / v;

comment faire s'il vous plait, aidez moi.

[shaiHulud]

Bonjour,

Pour rajouter du bruit gaussien à un vecteur de données

Code :

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tt2w= tt2w+ normrnd(0,0.1,size(tt2w));

Ensuite il faut créer la fonction à minimiser. La fonction en question est un écart entre ta courbe empirique et la courbe lissée que tu cherches. Attention c'est une fonction de paramètres z décrivant la parabole, et non pas des données.

Code :

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f = @(z) sum( (tt2w-(z(1)+z(2)*x+z(3)*x.^2) ).^2);

Puis la minimiser

Code :

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fminsearch(f,[0 0 0]');