画像またはpdfからの曲線フィット

Question

私はこのような画像の束をIGBT characteristics、pdfファイルからコピーしました。私はデータを抽出し、いくつかのカーブフィッティングを探しています。

1. 画像IGBT Vce vs Ic @ Tvj three curve's data .csv filesから数値データを抽出するために手動でデジタイザをエンゲージしてみました。画像に3つの曲線があり、各曲線は温度Tvjに依存しています。私は、各曲線の方程式に適合するように必要

Vce25 = A25 * Icの+ B25 *ログ（IC）+ C25 ---（1）A25、B25、C25はTvj = 25の係数であり、

同様に、温度125℃のVce125とVce150の式を持つことができます。これらの3つの曲線を温度に依存する単一式{Vce = f（Ic、Tvj）}係数として組み合わせる必要があります。任意のIcとTvj（例えば、Ic = 200、Tvj = 50C Vce =？）でVceを推定する必要があります。

2. Rでこれを行う方法は？

のVce - >電圧はIC - >現在、Tvj - >温度

Answer 1

使用スプライン回帰。画像から[x、y]の組を読んで、断片的線形回帰モデルのためにこれらのいくつかを結び目として選ぶ必要があります。下記の例を参考にして指示に従ってください。

1. [x、y]座標の代表セットを取得します。
2. ノットとノートx座標を特定します。
4. プロット

1区分的線形モデルにフィットする設計行列

を構築：[X、Y]の座標の代表的なセットを取得します。説明のために、私はノイズの多い正弦波から[x、y]サンプルを生成しました。あなたは画像を読む必要があります。

# Make a noisy sine-waver over two cycles with 500 samples 
n <- 500 
x <- seq(0, 4*pi, length=n) 
y <- sin(x) + rnorm(n, sd=0.33) 
plot(x, y) 

2：ノットとノートx座標を特定します。私は説明するのに12ノットを使いました。

# Add 12 knots 
knots <- seq(0, 4*pi, length=12) 

3：

splineTerms <- sapply(knots, function(knot) (x > knot)*(x-knot)) 
designMatrix <- cbind(1, x, splineTerms) 

4計画行列を構築：フィット区分的線形モデル

sticksModel <- lm(y ~ designMatrix - 1) # Intercept included in design 
yHat <- predict(sticksModel) 

を

5：私はこれに従っている

plot(x, y, pch=21, col="blue", cex=2) 
lines(x, yHat, col="red", lwd=4) 

プロット熱電対などの非線形センサーのプロセスrksはかなり信頼できます。