Fichier:Desommation gaussienne lorentzienne.svg
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Description
| Description |
English: Non linear regression to fit the curve with the sum of a lorentzian function and a gaussian function. Français : Régression non linéaire pour ajuster la courbe avec la somme d'une fonction lorentzienne et d'une fonction gaussienne. |
| Date | |
| Source | Travail personnel |
| Auteur | Cdang |
Scilab source
 |
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Fichier fonctions_gaussien_lorentzien.sci : fonction étudiée (bibliothèque).
// *************
// * Fonctions *
// *************
// Fonction gaussienne centrée sur 0
function [y] = gauss(A, x)
// A(1) : hauteur de pic
// A(2) : "largeur" du pic
y = A(1)*exp(-x.*x/A(2));
endfunction
// Fonction lorentzienne centrée sur 0
function [y] = lorentz(A, x)
// A(1) : hauteur de pic
// A(2) : "largeur" du pic
foo = A(2)*A(2);
y = foo*A(1)./(foo + 4*x.*x);
endfunction
function [y] = profil(A, x)
// A(1) : hauteur de pic lorentzien
// A(2) : "largeur" du pic lorentzien
// A(3) : hauteur de pic gaussien
// A(4) : "largeur" du pic gaussien
L = A(1:2);
G = A(3:4);
y = lorentz(L, x) + gauss(G, x);
endfunction
Fichier generateur_pic_gaussien_lorentzien.sce : crée un nuage de points et l'enregistre dans le fichier pic_gaussien_lorentzien_bruite.txt.
chdir("/monChemin/");
exec("fonctions_gaussien_lorentzien.sci");
// **************
// * Constantes *
// **************
paramlorentz(1) = 5; // hauteur de la courbe lorentzienne
paramlorentz(2) = 2; // largeur de la courbe lorentzienne
paramgauss(1) = 10; // hauteur de la courbe gaussienne
paramgauss(2) = 3; // largeur de la courbe gaussienne
var=0.5; // variance de la loi normale pour le bruit
nbpts = 100 // nombre de points
demielargeur = max(3*paramgauss(2), 3*paramlorentz(2)) // pour intervalle x
pas = 2*demielargeur/nbpts;
// ******************
// * Initialisation *
// ******************
X = zeros(nbpts,1);
Y = zeros(nbpts,1);
// ***********************
// * Programme principal *
// ***********************
// Nuage de points
i=(1:nbpts)';
X = pas*i - demielargeur;
Y = profil([paramlorentz;paramgauss], X) + var*rand(X, "normal");
// Enregistrement
csvWrite([X, Y], "pic_gaussien_lorentzien_bruite.txt")
Fichier desommation_gauss_lorentz.sce : traite les données.
// ******************
// * Initialisation *
// ******************
clf;
chdir("/monChemin/");
exec("fonctions_gaussien_lorentzien.sci");
// **************
// * Constantes *
// **************
Ainit = [1;1;1;1]; // paramètres initiaux du modèle
// *************
// * Fonctions *
// *************
// Résidus
function [e] = residus(A, x, y)
e = profil(A, x) - y;
endfunction
// ***********************
// * Programme principal *
// ***********************
// Lecture des données
donnees = csvRead("pic_gaussien_lorentzien_bruite.txt")
X = donnees(:,1);
Y = donnees(:,2);
// Traitement des données
[S, Aopt] = leastsq(list(residus, X, Y), Ainit)
Yopt = profil(Aopt, X);
YLopt = lorentz(Aopt(1:2),X);
YGopt = gauss(Aopt(3:4),X);
// Affichage
plot(X, Yopt, "-r")
plot(X, YLopt, "-c")
plot(X, YGopt, "-g")
plot(X, Y, "+b")
hauteur = max(Y);
xmin = min(X)
xstring(xmin, hauteur*0.95,...
"lorentzienne : Al = "+string(0.01*round(100*Aopt(1)))...
+" ; Hl = "+string(0.01*round(100*Aopt(2))))
xstring(xmin, 3*hauteur/4,...
"gaussienne : Ag = "+string(0.01*round(100*Aopt(3)))...
+" ; Hg = "+string(0.01*round(100*Aopt(4))))
xstring(xmin, hauteur/2,...
"variance : S = "+string(0.01*round(100*S)))
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| Date et heure | Vignette | Dimensions | Utilisateur | Commentaire | |
|---|---|---|---|---|---|
| actuel | 2 mai 2019 à 23:11 | | 610 × 460 (59 kio) | Cdang | half variance; rounded values |
| 8 novembre 2012 à 16:40 |  | 483 × 364 (57 kio) | Cdang | User created page with UploadWizard |
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