Discussion :

[Rawley]

Bonjour,

Je suis en train d’utiliser la fonction lsqcurvefit sur Matlab et je rencontre le problème suivant :

J’ai une courbe de données (courbe bleu sur pièce jointe) dont la forme peut être divisée par deux tendances : dans un premier temps la courbe monte puis elle redescend. Je souhaite faire un fit de ces données et déterminer 4 paramètres qui contrôlent mes équations de fit. Là est mon problème : je veux appliquer une première équation pour le fit à la première partie de mon signal et une autre équation à la deuxième partie. Ces deux équations sont paramétrées par les 4 mêmes paramètres que je cherche à connaître.

Est-ce que quelqu’un d’entre vous à déjà fait un fit d’un signal avec deux équations différentes et déterminé des paramètres communs aux deux équations ? Et est-ce que cela est possible ?

En espérant que mon explication est assez claire.

Merci par avance,

Raw

[le fab]

salut

il faut que tu définisses ta fonction comme ceci (dans un fichier à part)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function f(x,x0,coeffs)
% coeffs est un vecteurs contenant tes 4 coefficients
if x<=x0
... % definition de la première partie
else
... % definition de la seconde partie
end

puis tu appeles lsqcurvefit comme ceci

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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mesCoeffs = lsqcurvefit(@(coeffs,xdata) f(xdata,x0,coeffs),coeff0,Xdata,Ydata...);

ou Xdata et Ydata sont tes points et coeff0 tes coefficients initiaux pour l'optimisation

là j'ai mis le point de rupture x0 en paramètre au cas ou il soit variable en fonction de tes échantillons de points et qu'il soit connu (auquel cas il faut le renseigner avant l'appel de lsqcurvefit)
sinon tu peux le mettre en dur dans ta fonction s'il est constant et connu ...
ou alors l’intégrer dans ton vecteur de coefficients pour qu'il soit recherché par l'optimisation si inconnu

[Rawley]

Salut le fab,

Merci pour ta réponse, j'utilise déjà une fonction annexe où je donne les deux équations que je souhaite faire fiter sur mes données. J'ai suivi ton conseil et au lieu de faire une boucle if j'ai fait quelque chose de ce style :

function [] = fonction_fit(paramètres_initiaux, temps)
....
F (1 : x0) = équation première partie
F(x0 + 1 : length(signal) = équation deuxième partie
...

Ensuite j'appelle la fonction dans mon code principal par :
...
[paramètres_cherchés] = lsqcurvefit(@fonction_fit, paramètres_initiaux, temps... );
...

x0 étant mon point de changement de tendance.

Cela semble fonctionne maintenant, le problème étant désormais que j'ai une discontinuité dans mon signal fité à l'endroit de x0 soit au changement d'équation, je pense que c'est normal, mais si tu as une idée là dessus, je veux bien la connaître !

Encore merci de ton aide,

Raw

[le fab]

salut

tu peux utiliser fmincon au lieu de lsqcurvefit, ce qui te permettra de rajouter des contraintes supplémentaire pour éviter cette discontinuité