Discussion :

[Loisel]

Bonjour,

Je dispose d'une courbe théorique et de données expérimentales et je souhaite connaitre les coefficients de ma courbe théorique qui me permettront de la rapprocher au mieux des données expérimentales.

Voici en version simplifiée mon problème :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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4
f_mesure=(importdata('...'));
for i=1:100
    f_théorique=A*f1 + B*(f2*(1+C*f3)); où f1 : provient de données expérimentales ; f2 : une courbe théorique ; f3 : une autre courbe théorique
end

Je souhaite connaitre les coefficients A, B et C qui feront correspondre au mieux f_mesure avec f_théorique.

J'ai trouvé plusieurs fonctions de fit sur internet mais elles ne semblent pas adapter à mon problème (ou alors je n'ai pas bien compris leurs utilisations).

Merci par avance pour tout aide que vous pourrez apporter.

[shaiHulud]

Bonjour,

Les outils classiques ne permettent pas l'utilisation de coefficients dans des fonctions quelconques f2 et f3, mais tu peux toi même minimiser sur A,B,C la moyenne des écarts au carré entre modèle et données.

[Loisel]

Bonjour,

Tout d'abord merci de ta réponse. Je me dirige donc désormais sur l'utilisation de la fonction fminsearch.
J'ai passé pas mal de temps à essayer des exemples simples pour comprendre le fonctionnement de cette fonction, mais quand je l'utilise dans mon code je retombe toujours sur la même erreur :

Subscripted assignment dimension mismatch.

Error in ==> fminsearch at 175
fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:});

voici le bout de mon code qui semble poser problème :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 F= @(ki) (ki(1)*f1+ ki(2)*(f2 * (1 + ki(3) *f3 )) - f_mesure).^2
[ki,fval]=fminsearch(F,[0,0,0]);

Si quelqu'un peut m'éclairer svp