difficulté rencontrée avec polyfit

**Thomasgeo** · 23/05/2017, 14h40

Bonjour à tous et à toutes

Je rencontre un probléme dans la programmation de mon algorithme.

J'ai des courbes , représenté par "Repartition_completness" en fonction de "Echelle" , tout deux des vecteur de 1000 ligne

J'aimerais fiiter une fonction précise que je connais , mais ne sachant comment faire j'ai un peu regardé Polyfit.

Tout d'abord , quelque-soit le nombre que je mes en 'n' [Polyfit(x,y,n)] Matlab râle , et je ne sais pas pourquoi , j'ai essayé beaucoup de solution, comme indiqué sur le site Mtalab , n=numel(x)-1 mais bon ça ne fonctionne pas.

ça se situe dans les lignes184 à 204 de mon code

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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%richter plus propre , avec magnitude de compression
close all
clear all
clc
                       %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                       %                          %
                       %         Données          %
                       %                          %
                       %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
 
 
catalogues = {'Catalogue_ISC' 'Catalogue_BCIS' 'Catalogue_ISS' 'Catalogue_LAO' 'Catalogue_DDA' 'Catalogue_ATA' 'Catalogue_AZER' 'Catalogue_TIF' 'Catalogue_CSEM' 'Catalogue_GRAL' 'Catalogue_NSSC' 'Catalogue_NEIC' 'Catalogue_GBZT' 'Catalogue_KSA' 'Catalogue_CGS' 'Catalogue_ISK'};
path_disk='C:\Program Files\MATLAB\R2012b\bin';
 
%Obtention des data a partir des fichiers textes(ne contienne pas le nom
%des catalogues MAIS sont trié par catalogues!
for n=1:numel(catalogues)
   Donnee{n}= dlmread(catalogues{n},'');
end
path_disk='C:\Users\Admin\Desktop\Stage\Catalogue';
B= dlmread('catalog.txt','');
%Loi de Guttemberg Richter, nous avons 16 matrices dans notre Tableau de
%Donnée
% Avant tout, création de la légende !
LegInfo={'Catalogue_ISC' 'Catalogue_BCIS' 'Catalogue_ISS' 'Catalogue_LAO' 'Catalogue_DDA' 'Catalogue_ATA' 'Catalogue_AZER' 'Catalogue_TIF' 'Catalogue_CSEM' 'Catalogue_GRAL' 'Catalogue_NSSC' 'Catalogue_NEIC' 'Catalogue_GBZT' 'Catalogue_KSA' 'Catalogue_CGS' 'Catalogue_ISK' 'Catalogue_bullut'};
col={'r-d' 'b-d' 'g-d' 'rd' 'bd' 'gd' 'r-o' 'b-o' 'g-o' 'k+' 'k-' 'k-o' 'k-x' 'b-x' 'g-x' 'r-x' 'b'};
 
 
                         %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                         %                          %
                         %          Richter         %
                         %                          %
                         %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
 
 
%ensuite création de notre échelle logarithmique
Echelle=linspace(0.1,7,1000);
Repartition=zeros(length(Echelle),numel(catalogues)+1);
Magnitude_corrige=cell(1,numel(catalogues)+1);
%suppresion des Isnan
%Logique du stagiaire : La Magnitude est obligatoirement supérieur à 0,
%donc ISNAN=0
 
for n=1:numel(catalogues)+1
    if n <17
data=Donnee{n};    
Magnitude{n}=data(:,10);
    else n=17;
    Magnitude{n}=B(:,17);
    end
end
% Maintenant , Richter
   for n=1:numel(catalogues)+1
                C=zeros(1,length(Magnitude{1,n}));
                C=Magnitude{1,n};
                 C(isnan(C))=0;
                 Magnitude_corrige{n}=C;
             for i=1:length(Echelle)
                 Repartition(i,n)=numel(find(Magnitude_corrige{n}>Echelle(i)));
                end
end
figure
 hold all
couleur=hsv(17);
set(gca,'colorOrder',couleur);
 
for k=1:17
   h(k)=semilogy(Echelle,Repartition(:,k));
end
legend(h,LegInfo);
 
 
 
                 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                 %                                        %
                 %       Magnitude de Compréssion         %
                 %                                        %
                 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% On enléve les zeros produit lors du passage des isnan en 0 de la boucle
% précédente.
Mag_ordo=cell(1,17);
numbers=cell(1,17);
for n=1:numel(catalogues)+1
    Mag_ordo{n}=sort(Magnitude_corrige{1,n});
    D{n}=zeros(length(Mag_ordo{1,n}),17);
    D{n}=Mag_ordo{n};
    D{1,n}(D{1,n}==0)=[];%supprime les 0
    numbers{n}=unique(D{1,n});%içi trouve chaque variable et la réécris une seule fois
end
 
Tableau=cell(1,17);
 
for k=1:17
    nombre=numbers{k};
    evenement=D{k};
    [m, l]=size(nombre);
    count=zeros(length(nombre),1);
                         if m~=0
            for j=1:m                                   
    count(j,k)=numel(find(evenement(:)==nombre(j)));   %compte le nb d'élément égal à une magnitude en utilisant les magnitudes présente dans le fichier (numbers)  
    G= max(count);
    Tableau{1,k}=count(:,k); 
             end
 
                         end
 
end
 
figure
hold all
couleur=hsv(17);
set(gca,'colorOrder',couleur);
Mag_comp=zeros(1,17);
Catalogue_restant=cell(1,17);
                %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                %                                              %
                %        Determination Magnitude limite        %                  
                %                                              %
                %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for n=1:17
 
     condition=isempty(numbers{1,n});
     condition_s=isempty(Tableau{1,n});
     [m, l]=size(Magnitude_corrige{n});
 
    if m>150 ;condition=0 ; condition_s=0 ;%condition = matrice non vide et nb d'elements > 150
     nombre=numbers{1,n};
     tab=Tableau{1,n};
     p(n)= semilogy(nombre,tab);
      [MaxTab,ind]=max(tab(:));
     ind;
     Mag_comp(n)=nombre(ind);
     Catalogue_restant{n}=LegInfo{n};
%    Resl{n}={[f g]};
   end
 
end
legend(p,LegInfo);
 
 
                    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                    %                                                                %
                    %     Richter avec Magnitude de compression                      %
                    %                                                                %
                    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
 
 
for n=1:numel(Catalogue_restant)
             if n<=16
  data=Donnee{n};
  Magnitude_utiles{n}=data(:,10);
            else
  Magnitude_utiles{n}=B(:,17);
            end
 condition=isempty(Catalogue_restant{1,n});
                if condition==0
   C=zeros(1,length(Magnitude_utiles{1,n}));
   D=cell(1,length(C));
   C=Magnitude_utiles{1,n};
   C(isnan(C))=0;
   D{n}=C;
   D{1,n}(D{1,n}==0)=[];
   Magnitude_utile_corrige{n}=D{n};
                 end
 
end
                    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                    %                           %
                    %   Retaff sur les matrices %
                    %                           %
                    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 
 idx = cellfun('isempty',Catalogue_restant);
 Catalogue_restant(idx)= [];%on recrée un tableau en enlevant les cellules vides.
idx_I = cellfun('isempty',Magnitude_utile_corrige);
Magnitude_utile_corrige(idx)=[];
Mag_comp(Mag_comp==0)=[];
           Polynome=cell(1,6);
 
           F=cell(1,6);
     for n=1:numel(Catalogue_restant)   
Mag=Magnitude_utile_corrige{1,n};  
idx=find(Mag(:)>=Mag_comp(n));
Mag_corrige_corrige{n}=Mag(idx); 
     end
     for n=1:numel(Catalogue_restant)
         for i=1:numel(Echelle)
          Repartition_completness(i,n)=numel(find(Mag_corrige_corrige{n}>Echelle(i)));
 
         end
         y=Repartition_completness(:,n);
         [P,s,mu]=polyfit(Echelle.',y,998);
         Polynome{n}{1,1}=P;% retourne un coefficient pour un polynome p(x) de degrés n qui a le meilleur fit avec y
         Polynome{n}{1,2}=s;%permet d'obtenir les erreur si on utilise polyval
         Polynome{n}{1,3}=mu;% mu_1 moyenne de x et mu_2 moyenne de y
         F{n}=polyval(P,Echelle);
         for i=1:length(y)
          A=F{n}
         Z(i)=y(i)-A(i);%calcul du fit
         end
     end
     figure
 hold all
couleur=hsv(17);
set(gca,'colorOrder',couleur);
LegInfo_second=Catalogue_restant;
for k=1:numel(Catalogue_restant)
   h(k)=semilogy(Echelle,Repartition_completness(:,k));
%    pel(k)=semilogy(Echelle,Polynome{1,k}{1,1});
end
legend(h,LegInfo_second);
 
 
% for n =1:numel(Catalogue_restant)
%     y=[Repartition_completness(:,n) Echelle.'];
%     
% end
% figure
% plot(Echelle,Repartition_completness(:,1))
% hold on
% Echelle_bis=linspace(0.1,7,999);
% y=polyval(Polynome{1,k}{1,1},Echelle_bis.');
% plot(Echelle_bis,y);
% hold off

Le souçi c'est que polyfit , quand je plot avec polyval me donne des 1*10^103 en ordonnées et c'est inutilisable ^^''
J'aimerais fit mes données avec la Loi suivante , Log(N(m>Mo))=a-bMo
Ou N est le nombre d'événement possédant une magnitude supérieur à Mo(représenté par "Echelle") et ou a et b sont les coefficients que je recherche.
Repartition_completness est une matrice (1000*6) ou chaque colonne représente le 'y' de mon "Echelle"

En le plotant avec , j'obtiens une loi de expérimentale , et j'aimerais pouvoir en tirer les coefficient a et b pour chaque collone

Je suis un peu coinçé , pourriez -vous m'aiguillez ?Merci

**soft001** · 23/05/2017, 22h16

Dans ton cas j'utiliserai cette fonction :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

help lsqcurvefit

**le fab** · 24/05/2017, 08h54

Salut

Envoyé par Thomasgeo

Tout d'abord , quelque-soit le nombre que je mes en 'n' [Polyfit(x,y,n)] Matlab râle , et je ne sais pas pourquoi , j'ai essayé beaucoup de solution, comme indiqué sur le site Mtalab , n=numel(x)-1 mais bon ça ne fonctionne pas.

qu'est ce que ca veut dire "Matlab râle"
merci de mettre les message d'erreur ou warning

sinon il faut essayer qqch comme ca :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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[x, y] = ... %tes données d'entrée
Mo =   ... % définir ici le range sur lequel tu veux travailler
 
% on calcul les "log(N(m>Mo))"
for ii = 1:numel(Mo)
  Y = log(nnz(y>Mo(ii)));
end
 
% on fit
p = polyfit(Mo, Y, 1);
 
% on calcule plus de données
Mo = Mo(1):0.001:Mo(end); % choisir le pas voulu
Y = polyval(p,Mo);
 
...

sinon tu peux aussi regarder l'opérateur \ (ou mldivide)
tuto

Fabien

**Thomasgeo** · 24/05/2017, 11h13

Merci pour vos réponse !

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Mo=[1 2 3 4 5 6]
y=zeros(Echelle,1);
for n =1:numel(Catalogue_restant)
y=[Mag_corrige_corrige{n}]
for k =1:numel(Mo)
idx=find(y(:)>Mo(k))
A(k,n)=numel(idx)
Y(k,n)=log((A(k,n))
end
end
P=polyfit(Mo',Y(:,1),1)
Y=polyval(P,Mo)

J'ai continué sur ta lancé en écrivant ceci
Si j'ai bien compris , je stocke mes valeurs log(y>..) dans Y
ensuite je polyfit, il manque un plot je pense et par contre le polyval ne me renvoie que des NaN
et aussi dans mon 'Y' , j'ai des valeurs en -inf mais ce n'est pas choquant car nous faisont du log

je vais regarder la fonction lsqcurvefit

Juste , je n'ai pas bien saisi comment fonctionne Polyfit :d

**Thomasgeo** · 24/05/2017, 11h38

Je viens de jouer avec lsqcurve

J'ai donc définit une fonction

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function F = myfun( a,b,Mo)
F=a-b*Mo;
end

Puis j'ai écris ces quelque ligne

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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 Mo=[1 2 3 4 5 6 ];
 x = lsqcurvefit(@myfun, [3 7], Mo, Repartition_completness(:,1))

et ça m'a renvoyé tout plein d'erreur

Error using myfun (line 2)
Not enough input arguments.

Error in lsqcurvefit (line 195)
initVals.F = feval(funfcn_x_xdata{3},xCurrent,XDATA,varargin{:});

Error in Richter_Mag_comp (line 207)
x = lsqcurvefit(@myfun, [3 7], Mo, Repartition_completness(:,1))

Caused by:
Failure in initial user-supplied objective function evaluation. LSQCURVEFIT cannot continue.

Je pense que j'ai construit ma fonction comme un sauvage, et que j'ai compris l'inverse de ce que fait lsqcurve
elle ne prend pas les inconnues dans ma fonction pour les feeter avec mes données par hasard ? Car si ce n'est pas le cas , ma fonction est fausse^^

Je suis un peu dépassé, je doit l'avouer

**Thomasgeo** · 24/05/2017, 13h14

J'ai trouvé un des éléments qui me bloqué

J'ai redefini mes matrice en fonctions des valeurs non nulle pour pouvoir avoir un fit acceptable

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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for n=1:N
        figure     
        M=zeros(numel(find(Echelle>Mag_comp(n))),1);
        R=zeros(numel(find(Echelle>Mag_comp(n))),6);
        idx=find(Echelle(:)>=Mag_comp(n));
        M=Echelle(idx);
        R(:,n)=Repartition_completness(idx,n);
        R((R==0))=[];
        M=linspace(Mag_comp(n),Echelle(Mag_stop(n)),numel(R));
        p{n}=polyfit(M,R,numel(M)-1)
        R_bis=polyval(p{n},M);
        semilogy(M,R,M,R_bis)
        legend(LegInfo_second{n})
        title(LegInfo_second{n})
    end

Je rencontre un probléme , deux de mes polyfit sont rempli de NaN et je n'ai aucun message d'erreur.

de plus mes fit ne sont pas super ...
Nom : fig1.jpg
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