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in effetti è più facile a farsi che a dirsi.
Quello che ti serve è una formula che interpoli la tua curva sperimentale, giusto?
in modo da calcolare l'ordinata y per qualunque x.

DavideG(83) ha scritto:in effetti è più facile a farsi che a dirsi.
Quello che ti serve è una formula che interpoli la tua curva sperimentale, giusto?
in modo da calcolare l'ordinata y per qualunque x.

Questo mi è chiaro, il punto è che la curva di regressione (se non ricordo male polinomio di 6° grado è quella che approssima meglio) si scosta un bel po' proprio nella zona del piede che è quella più critica, ma mi sa che non se ne esce tanto facilmente
Domani faccio un po' di prove e vedo che errore ho e valuto se tra interpolare o ricavare a mano i dati cos'è più veloce da fare.
Grazie

Dalle forme delle curve mostrate penso che andrebbe bene una regressione logistica (che ha una caratteristica curca ad S) oppure si può interpolare con una spline.

Io ed excel siamo incompatibili, ma se vuoi posso studiare un programmino in matlab

chromemax ha scritto:

DavideG(83) ha scritto:in effetti è più facile a farsi che a dirsi.
Quello che ti serve è una formula che interpoli la tua curva sperimentale, giusto?
in modo da calcolare l'ordinata y per qualunque x.

Questo mi è chiaro, il punto è che la curva di regressione (se non ricordo male polinomio di 6° grado è quella che approssima meglio) si scosta un bel po' proprio nella zona del piede che è quella più critica, ma mi sa che non se ne esce tanto facilmente
Domani faccio un po' di prove e vedo che errore ho e valuto se tra interpolare o ricavare a mano i dati cos'è più veloce da fare.
Grazie

Ma hai provato a cercare la curva di tendenza solo su un pezzo di curva caratteristica?
La forma ad S credo metta in difficoltà l'algoritmo di Excel. Se prendi metà curva dovrebbe essere più facile.
Magari fai un copia incolla dei dato grezzi che dopo provo a casa.

E' un problema di sottocampionamento (downsampling). Hai campionato a 36 step ma ora quel campione lo devi riportare a 31. Il problema in questi casi è che si produce aliasing (distorsione) e potresti ritrovarti campioni che vanno a coincidere. Non è un problema banale, è un classico della teoria dei segnali.

Secondo me fai prima ad omettere 5 campioni egualmente spaziati, o fare interpolazioni tra serie di campioni - quindi usare la curva di tendenza cui ti si accennava prima, facendola su parti di curva volta per volta.

*l'aliasing si produce al momento del campionamento iniziale, qui siamo un minimo (minimissimo) agevolati da un campionamento nativo a risoluzione maggiore.

Ora: se l'aliasing sia avvenuto, non ci è dato saperlo. quel che si può fare è creare, a partire dalla serie numerica, la migliore curva interpolante possibile e ricampionarla. Si può fare attraverso una b-spline (scegli tu il grado della curva) e verificarne la congruenza graficamente in modo molto semplice. Data la differenza minima di risoluzione nel campionamento spostarci in frequenza lo troverei francamente tempo mal speso.

Mizzecha non credo sia il caso di disturbare Shannon per qualche curva caratteristica
Grazie comunque a tutti. Penso di aver risolto abbastanza bene con un programmino che mi genera i valori che servono a me interpolando i punti con una spline, l'errore è molto contenuto e le tre curve (37, 31 e 21 campioni) si sovrappongono molto bene soprattutto nel piede, anzi quella a 21 step è pure bella liscia approssimando le tolleranze di esposizione e lettura che ci possono essere. Certo c'è da fare un po' di lavoro di copia-incolla ma tutto sommato è tollerabile.
Grazie mille a tutti quanti!