Verfasst am: 27.10.2010, 07:49
Titel: Signalanpassung an ein weiteres Signal
Hallo Zusammen.
Mein Problem ist folgendes:
Ich habe 2 Signale, wobei das 1. Signal dem 2.ten angepasst werden soll.
Das 2. Signal ist unveränderbar. Das 1.Signal stammt aus einer Formel mit 4 Variablen. Diese Variablen möchte ich so verändern, dass das 1. Signal ungefähr dem 2. Signal folgt.
Anhand der entstehenden Gesamtfläche zwischen den beiden Signalen kann ich die Qualität der Annäherung bestimmen. Um so kleiner die Fläche zwischen den beiden Signalen ist, desto besser ist die Annäherung.
vpaf => 1. Signal (Array)
env.y => 2. Signal (Array)
erg=Summe des Integrals
du hast es hier mit einem Optimierungsproblem zu tun. Du möchtest die 4 Parameter so bestimmen, dass der Fehler deiner Signale minimal wird. Genauer gesagt ist es also ein Minimierungsproblem.
bzw. dessen Verwandte sollten dir weiterhelfen. Die Funktion benötigt als Argument eine Funktion , die dir anhand deiner Parameter die zu minimierende Funktion (=Zielfunktion wenn ich mich recht erinnere) berechnet. Wichtig ist auch der Startvektor x0. Sind die Startwerte falsch gewählt, so verläuft sich die Fkt. evtl. im Nirwana oder du erhältst als Resultat unrealistische Parameter. In dem Zusammenhang können auch andere Funktionen sinnvoll sein, um die Parameter einzuschränken (z.B. keine negativen Werte zulassen.
Ach ja, dafür benötigst du allerdings die Optimation Toolbox wenn ich mich nicht irre.
Aber zu der Thematik kannst du dich einfach hier im Forum oder in der Hilfe mal umschauen, hier sind schön öfters solche Probleme behandelt worden.
Oder melde dich nochmals...
Gruß vega
Also um Bedingungen mit in die Optimierung zu integrieren solltest du dir die Funktionen fmincon bzw. fminbnd anschauen, falls du das nicht schon getan hast.
Um an gute Startwerte zu gelangen, gibt es noch die Möglichkeiten in einer Schleife die Parameter zufällig einzusetzen und dann die Zielfunktion zu berechnen. Das beste Ergebnis bzw. dessen Parameter werden dann wie bisher optimiert.
Zur Bestimmung eines globalen Minimums gibt es seit kurzem die Global Optimization Toolbox. Damit habe ich bis jetzt allerdings keine Erfahrungen sammeln können. Aber ich denke, dass du auch mit der oben genannten Methode zufrieden stellende Ergebnisse bekommen solltest. Oder ist das Problem bereits gelöst??
MfG
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, die dir anhand deiner Parameter die zu minimierende Funktion (=Zielfunktion wenn ich mich recht erinnere) berechnet. Wichtig ist auch der Startvektor x0. Sind die Startwerte falsch gewählt, so verläuft sich die Fkt. evtl. im Nirwana oder du erhältst als Resultat unrealistische Parameter. In dem Zusammenhang können auch andere Funktionen sinnvoll sein, um die Parameter einzuschränken (z.B. keine negativen Werte zulassen.
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