Discussion :

[romainmill]

J'essaye en fait de trouver les paramètres qui vont fitter au mieux mes jeux de données, (voir figure jointe).

Pièce jointe 139822

La fonction qui régis ce jeu de donnée est de la forme : a*cos(b-psi)+c. Je cherche donc à minimiser : données-a*cos(b-psi)+c afin d'estimer au mieux les paramètres a,b et c qui fitte le mieux mes données.

Je connais psi et mes données.

voici les paramètres initiaux que j'entre dans mon programme : [3.8,1.3,0]

J'ai donc essayé le programme suivant :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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clear all
close all
clc
 
psi = load('psi.txt');
target = load('target.txt');
 
xdata = reshape(psi,1201*1201,1);
ydata = reshape(target,1201*1201,1);
 
fit_values=lsqcurvefit(@(x0,x)x0(1)*cos(x0(2)-x)+x0(3),[3.8,1.3,0],xdata,ydata);

mais voici le message d'erreur :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Error using snls (line 48)
Objective function is returning undefined values at initial point.
lsqcurvefit cannot continue.
 
Error in lsqncommon (line 150)
    [xC,FVAL,LAMBDA,JACOB,EXITFLAG,OUTPUT,msgData]=...
 
Error in lsqcurvefit (line 253)
[xCurrent,Resnorm,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,JACOB] = ...
 
Error in leastsq (line 11)
fit_values=lsqcurvefit(@(x0,x)x0(1)*cos(x0(2)-x)+x0(3),[3.8,1.3,0],xdata,ydata);

Pour avoir une idées des variables que je manipule :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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  Name              Size                 Bytes  Class     Attributes
 
  psi            1201x1201            11539208  double              
  target         1201x1201            11539208  double              
  xdata       1442401x1               11539208  double              
  ydata       1442401x1               11539208  double

Du coup, je ne comprend pas très bien comment manipuler les fonctions de minimisation de matlab, auriez vous quelques conseils à me donner ?

Merci d'avance

[romainmill]

Par ailleurs si je modifis le code comme suivant, je n'ais plus le message d'erreur, mais les paramètre qui sorte de la minimisation sont exactement les mêmes que ceux que j'ai mis en entrée :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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close all
clc
 
psi = load('psi.txt');
target = load('target.txt');
 
xdata = reshape(psi,1201*1201,1);
ydata = reshape(target,1201*1201,1);
i=find(~isnan(xdata));
xdata = xdata(i);
ydata = ydata(i);
j = find(~isnan(ydata));
xdata = xdata(j);
ydata = ydata(j);
fit_values=lsqcurvefit(@(x0,x)x0(1)*cos(x0(2)-x)+x0(3),[8,8,0],xdata,ydata);

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Local minimum possible.
 
lsqcurvefit stopped because the size of the current step is less than
the default value of the step size tolerance.
 
<stopping criteria details>
 
 
Optimization stopped because the norm of the current step, 5.960464e-07,
is less than options.TolX = 1.000000e-06.
 
Optimization Metric                                 Options
norm(step) =   5.96e-07                      TolX =   1e-06 (default)
 
>> fit_values
 
fit_values =
 
     8     8     0

[Matersss]

(je n'ai pas regardé ton code mais juste tes commentaires)
Pour ton premier message, il semblerait que tes paramètres initiaux conduisent à des problèmes. Je te conseille de les mettre directement dans ta fonction d'optimisation et voir ce que ça donne.
Pour ton second message, j'ai souvent ce problème avec lsqnonlin, il faut que tu joues avec les paramètres d'optimisation ici TolX (mais après tu vas peut être devoir en modifier d'autres comme MaxFunEvals. Le problème est que tu tombes sur des solutions qui sont des minimums locaux.
Voici un exemple de ce que j'ai fait sur un programme (différent du tien mais c'est pour les paramètres et la syntaxe).

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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options=optimset;
options.MaxIter=1000;
options.MaxFunEvals=1500;
options.TolFun=1e-12;
options.TolX=1e-12;
opt= @(x)optPDFV1(x,G,wt,W);
[x,resnorm] = lsqnonlin(opt,xo,[-1000,-1000,-1000,-1000],[1000,1000,1000,1000],options);

Sinon, essaie d'autres conditions initiales.


Matersss

[shaiHulud]

Effectivement, il faut surement jouer avec les paramètres de précision.

Je te conseille aussi de plotter/ calculer quelques valeurs de la fonction que tu minimises, histoire de voir si elle constante ou pas.