Discussion :

[salah16]

Bonjour,

Je souhaite utiliser la commande nlinfit pour fitter une courbe expérimentale que j'ai obtenue mais je ne comprends pas très bien comment l'utiliser. J'ai l'impression qu'il faut une courbe théorique au départ et je ne comprends pas très bien les instructions.
En expérimental, j'obtiens une sorte de mi-parabole mi-hyperbole donc je souhaite trouver la courbe qui fitte le mieux.

Merci de votre aide !

Salah

[salah16]

Personne ne peut m'aider ?

[Gooby]

Bonjour,

Peux tu nous dire ce que tu n'as pas compris dans la doc?

beta = nlinfit(X,Y,modelfun,beta0) returns a vector of estimated coefficients for the nonlinear regression of the responses in Y on the predictors in X using the model specified by modelfun. The coefficients are estimated using iterative least squares estimation, with initial values specified by beta0.

Perso je n'ai pas la toolbox, je ne peux donc pas tester la fonction.

As tu essayé en première approximation avec polyfit ?

[salah16]

Bonjour,

Polyfit ne m'a pas donnée un bon résultat. En fait j'obtiens une courbe expérimentale et je souhaite faire dessus uen courbe avec le meilleur fitting. Le problème c'est que je ne comprends strictement rien à la commande nlinfit malgré les explications données.... Je ne vois pas comment faire rentrer en considération dans le nlinfit la courbe expérimentale car le modèle théorique ok j'ai l'équation mais après....

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

les données de la courbe expérimentales sont X et Y, les 2 premières entrées de nlinfit.

[salah16]

Bonjour,

Merci pour ta réponse mais mon code ne focntionne toujours pas : le fitting ne marche pas.
Mes données en X sont Rayons et en Y fd , voici mon code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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  x = (0:0.001:0.03) ; % vecteur initial pour x 
 modelfun = @(F,x) v*sqrt((x+F(1).^2+F(2).^2)./F(3)); % modele
 beta0 = [0 0 1.4e-6] ; % conditions initiales 
 beta = nlinfit(Rayons,fd,modelfun,beta0) ; % fitting 
 figure
 plot(beta,'b') 
 legend('fit')

Si tu as une idée ..

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

mon code ne focntionne toujours pas : le fitting ne marche pas.

peux-tu nous en dire plus? message d'erreur? résultat inattendu?

Si c'est possible aussi, peux-tu nous donner un jeu de donnée de Rayons et fd?

[salah16]

J'ai un message d'erreur tout d'abord au moment de la recherche d'un maximum :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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if Params.tour.R >= 0.015
 
	Start_Win = (5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R -0.0015)*0.9
	Stop_Win = (5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R - 0.0015)*1.1
	[valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));
    indP = indP + Start_Win;
    disp(valP);
    disp(indP);
    newfd = indP;
 
else 
 
	Start_Win = -(5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R -0.0015)*0.9
	Stop_Win = -(5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R -0.0015)*1.1
	[valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));
    indP = indP + Start_Win;
    disp(valP);
    disp(indP);
    newfd = indP;

Message d'erreur : Warning: Integer operands are required for colon operator when used as
index 
> In centering at 126 
Index exceeds matrix dimensions.

Error in centering (line 127)
	[valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));

Params.tour.R

[Jean Dumoncel]

Quel est le rapport avec tes précédents messages?

[salah16]

Oui désolé c'est compliqué , je peux te mettre mon code en entire pour mieux comprendre : en fait je dois faire le fit d'une courbe expérimentale . Dans le message precedent, le code me permert de trouver la valeur maximale sur un intervalle sur une fft et ensuite de tracer la courbe expérimentale. Le problem est qu'un message d'erreur vient d'apparaitre pour ça , pour le fitting il y en aura un surement mais c'est après ...
Voila mon code si tu veux jeter un coup d'oeil :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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% --- Initialisation des données ---
 
rwafer = input('Rayon du wafer = ') ; % renvoie le rayon du wafer en mm
freqech = input('fréquence d echantillonage = ') ; % renvoie la fréquence d'échantillonage en Hz 
v = input('Vitesse du spindle = ') ; % renvoie la vitesse de rotation du spindle en tours/min
v = v*2*pi/60 ; % conversion de la vitesse de rotation en rad/s
interfrange = 1.4 ; % valeur de l'interfrange en micromètres
pas = 50 ; % pas de l'acquisition en micromètres 
pente = v/(interfrange*10^-6) ; % pente théorique de la courbe fd = f(R) en rad/(s*m)
disp (['La valeur de la pente = ' num2str(pente)]) ; % renvoie la valeur numérique théorique de A
dX = input('dX = ') ; % Décalage initial en x
dY = input('dY = ') ; % Décalage initial en y
di = input('dI = ') ; % Décalage initial en z
 
 
% --- Ajout du sous-dossier des fonctions du mapper et des fonctions communes ---
 
current_path = cd;
addpath(genpath(current_path));
 
 
% --- Recherche des données à traiter et Recherche des paramètres ---
 
[Params] = Mapper_Param();
 
 
% --- Creation des dossiers de résultats ---
 
[~,~,~]= mkdir('images');
[~,~,~]= mkdir('signals');
[~,~,~] = mkdir(strcat('E:\Commun Vélociraptor\Matlab\Reader Guillaume\Test sur signaux moyennés\signals\',Params.Name_fold));
 
 
% --- Parallélisation ---
 
% if matlabpool('size') == 0
%     matlabpool open
% end
 
 
% --- Recherche du nombre de tours (on recherche le nombre de channels 0 présentes
% exploration du dossier ciblé ---
 
Params.N_N_tours = size(dir(strcat(Params.pathname,'/*Ch0*.bin')),1);
 
 
% --- Initialisation de la matrice de résultats ---
 
Results = zeros(Params.N_N_tours,Params.D_Enc);
timing = zeros(1,Params.N_N_tours);
fd = zeros(Params.N_N_tours,1); % initialisation de la matrice de résultats pour les fréquences
Rayons = zeros(Params.N_N_tours,1); % initialisation de la matrice de résultats pour les rayons
 
tic
for i = 2:Params.N_N_tours
    bla = tic 
    % Mise à jour du tour dans le fichier de paramètres des variables du
    % tour
 
    i
    Params.tour.i = i-1;
    Params.tour.R = Params.D_R_init - (i-1)*Params.D_step;
    Params.tour.F_d = Params.tour.R*Params.D_V/(Params.D_i0);
 
    % chargement des données du tour i 
    % SIG_tour correspond au signal brut du tour
    % ENC_tour donne pour position de sample dans le tour le signal
    % d'encodeur correspondant
 
    [Donnes.SIG_tour,Donnes.ENC_tour,Params] = Mapper_DataLoad(Params);
    Params.tour.N_Fdn = Params.tour.F_d/Params.tour.F_acq_tour; % Fréquence Doppler normalisée de ce rayon
 
%     % Détection par vraisemblance du tour i
%     [Results_V, Params] = Mapper_detection(Donnes,Params);
 
% --- Détection du pic de fréquence Doppler pour un tour entier ---
 
c = abs(fft(Donnes.SIG_tour)); % calcul de la transformée de Fourier du signal
d = 10*log(abs(c)); % passage en échelle logarithmique 
e = smooth(d,100);
 
% --- Graphe de la transformée de Fourier du tour i ---
 
%figure
%hold on
%plot(e,'g')
%title('Fft de Donnes.SIG_tour')
%xlabel('frequence')
%ylabel('amplitude')
%hold off
 
% --- Récupération des valeurs du maximum ---   
 
% si le rayon scanné est supérieur à cette valeur
 
%if 0.0145 < Params.tour.R && Params.tour.R < 0.0155
 
 %   Start_Win = 0.5e3
  %  Stop_Win = 5e3
  %  [valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));
  %  indP = indP + Start_Win;
  %  disp(valP);
  %  disp(indP);
  %  newfd = indP;
 
%else
 
 %   Start_Win = 0.025e5;
 %   Stop_Win = 1.0e5;
 %   [valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));
 %   indP = indP + Start_Win;
 %   disp(valP);
 %   disp(indP);
 %   newfd = indP;
 
 
 
 
if Params.tour.R >= 0.015
 
	Start_Win = (5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R -0.0015)*0.9
	Stop_Win = (5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R - 0.0015)*1.1
	[valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));
    indP = indP + Start_Win;
    disp(valP);
    disp(indP);
    newfd = indP;
 
else 
 
	Start_Win = -(5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R -0.0015)*0.9
	Stop_Win = -(5000*2*pi/(60*1.4e-6))*(Params.tour.R -0.0015)*1.1
	[valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));
    indP = indP + Start_Win;
    disp(valP);
    disp(indP);
    newfd = indP;
 
 
end 
 
% --- Conversion fréquence (normalisation et dénormalisation)
 
 
newfd = newfd*freqech/2996 % normalisation en divisant par le nombre d'échantillons et dénormalisation en multipliant par la fréquence d'échantillonage
 
 
% --- Liste des fréquences et des rayons associés à chaque tour ---
 
   fd(i,1) = newfd ;  % faire une liste de toutes ces valeurs de fréquences
 
   Rayons(i,1) = Params.tour.R; % conversion du "ième tour" en rayon
 
%  if Params.U_V_calc == 1
%         % Sizing du tour i
%         [Results_S] = Mapper_Sizer(Donnes,Params, Results_V(i,:));
%         Results(i,:) = Mapper_Mise_en_Forme(Results_S,Params,Donnes);
%     else
%         Results_V = Results_V/255;
%         Results(i,:) = Mapper_Mise_en_Forme(Results_V,Params,Donnes);
%     end
%     timing(i) = toc(bla);
%     end
 
%toto = 0;
 
end
 
 
 
 
% --- Tracé de la fréquence Doppler en fonction du rayon ---
 
Rayons = Rayons(fd > 0);
fd = fd(fd > 0);
 
%Rayons(Rayons == 0) = nan;
%fd(fd==0) = nan;
 
figure
hold on
plot(Rayons,fd,'b');
title('frequence doppler pratique  = f(Rayon)');
xlabel('rayon cercle scanné');
ylabel('fréquence doppler pratique');
hold off
 
 
% --- Récupération des données concernant la courbe pratique ---
 
indexmin = find(min(fd) == fd);
Rayonsmin = Rayons(indexmin);
fdmin = fd(indexmin);
 
 
% --- Fitting de la courbe expérimentale ---
 
 x = (0:0.001:0.03) ; % vecteur initial pour x 
 modelfun = @(F,x) v*sqrt((x+F(1)).^2+F(2).^2)./F(3); % modele
 beta0 = [0 0 1.4e-6] ; % conditions initiales 
 beta = nlinfit(Rayons,fd,modelfun,beta0) ; % fitting 
 figure
 plot(beta,'r') 
 legend('fit')

[Jean Dumoncel]

Peux-tu nous donner le message d'erreur complet?

[salah16]

Warning: Integer operands are required for colon operator when used as index 
> In centering at 126 
Index exceeds matrix dimensions.

Error in centering (line 127)
	[valP, indP] = max(c(Start_Win:Stop_Win));

Je n'ai que ça !

[Gooby]

Que renvoie

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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3
whos c 
Start_win 
Stop_win

?

[salah16]

j'ai ça :


Start_Win 1x1 8 double
Stop_Win 1x1 8 double

c 1499992x1 11999936 double

[Gooby]

sans le whos

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
Start_win
Stop_win

[salah16]

Start_Win =

5.0322e+06

>> Stop_Win

Stop_Win =

6.1504e+06

[Gooby]

Start_win et Stop_win sont supérieurs à ton nombre total d'éléments de c. C'est là d'où vient le problème

[salah16]

Oui c'était bien ça Gooby , merci beaucoup pour la resolution de ce probleme .... Je dois avoir fais une erreur dans le calcul de Start et Stop_Win ....

[salah16]

La ca fait le fit maintenant mais pas du tout celui que j'attends ( normalament une mi-hyperbole mi-parabole)
Normalement mon X est rayons et mon Y est fd : y -a-il une erreur dans mon code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 x = (0:0.001:0.03) ; % vecteur initial pour x 
 modelfun = @(F,x) v*sqrt((x+F(1)).^2+F(2).^2)./F(3); % modele
 beta0 = [0 0 1.4e-6] ; % conditions initiales 
 beta = nlinfit(Rayons,fd,modelfun,beta0) ; % fitting 
 figure
 plot(beta,'r') 
 legend('fit')

[salah16]

Help ?