ich habe mittels motion tracking die Koordinaten von Markern entlang des Rückens aufgenommen. Zur Interpolation habe ich das cftool verwendet. Bei 6 Markern habe ich meist ein Polynom 4ten o 5ten Grades genutzt. Soweit ist die optische Visualisierung dann auch meinen Vosstellungen entsprechend, wenn ich dann aber die ausgegebenen p1 bis p5 verwende und mit den entsprechenden x-Werten die Funktion nocheinmal berechne u plotten lassen, kommen y Werte bzw eine Kurve zu stande, die extrem weit weg von der Realität bzw vom vorher gefitteten Polynom sind. Also gehe ich davon aus, dass die Koeffizienten die da Ausgegeben werden absolut nicht stimmen.
hier zum Vergleich mal ein paar Wertepaare meiner Marker:
Und ja interp1 mit 'pchip' als methode liefert eine ganz gute Kurve, da ich aber das erste mal in die Richtung mit Matlab arbeite,war mir nicht gleich klar, wo ich die passenden Polynomwerte dazu herbekomme, drum bin ich kurzer Hand auf das cftool umgesattelt.
habe auch mal experimentiert: ich denke, dass Tai den Knopf "center and scale" aktiviert hat? Dann kommt natürlich ein verschobenes und skaliertes Polynom bei raus, die Koeffizienten reproduzieren dann natürlich nicht (direkt) das Ausgleichspolynom ...
vielleicht hilft das weiter: ausgehend von Harald's Daten habe ich folgendes gemacht:
Code:
% Daten:
x = [109411341183123412901345];
y = [-604.7,-601.4,-607.8,-618.7,-625.8,-622.8];
% Werte für Plotten:
xi=1050:1350;
% scaliert und verschoben anhand dessen was cftool sagt:
xx = (xi-mean(x))/std(x);
% berechne Interpolationspolynom
yi = -1.219*xx.^4 + 7.786*xx.^3 + 1.645*xx.^2 - 20.19*xx - 614.2 ;
% sieht ganz gut aus, oder? plot(xi,yi, 'r-', x, y, 'b*')
Vielen Dank für die schnellen Antworten und @Titus: Ja, ich hab wirklich einfach nur nicht beachtet, dass ich center und scale aktiviert hatte und dann ja auch umrechnen muss. Jetzt funktionierts:)!
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