% Denne filen inneholder det som skal til for å kunne analysere dataene
% dere har tatt opp.

clear all % fjerner gamle variabler

%% Først må dataene lastes, bruk load til dette.
load(

%% Så kan dere plotte datene. Bruk plot for å gjøre dette.

X = resultater(:,kolonne);
Y = resultater(:,kolonne); 
plot(X,Y) 

%% Så skal dere tilpasse dataene. Til det bruker vi fminsearch, som søker
%% etter minimum til funksjonen
% For å gjøre dette trenger dere fire startbetingelse:
epsI0 = % Innkommende amplitude, som kan estimeres fra plottet av den stående 
        % bølgen som dere har plottet over
epsR0 = % Reflektert amplitude, som kan estimeres fra den første oppgaven, som
        % en prosent av epsI0
k0    = % Kan måles fra plottet av den stående bølgen
x0    =  

c0 = [epsI0,epsR0,k0,x0]; % lager en vektor med alle startbetingelsesn

% så må modellen bestemmes, dette gjøres ved å lage en funksjon. Hvis
% modellen var en rett linje ville det gjøres slik:
% modell = @(c,x) c(1)+c(2).*x % her forteller @() hva som er variabler
% og etter den følger modellen. c er en vektor med alle konstantene som
% skal tilpasses. Det vil si at c er en vector med like mange elementer 
% som c0, som betyr at c(1) = epsI, c(2)= epsR osv. 
% Husk å bruke punktum foran *, / og ^.

modell = @(c,x) 

% For å kunne bruke tilpassningnen må man gi inn en funksjon som regner ut
% kvadratavviket. For den rette linjen vil dette være:
% avvik = @(c,s,x) sum((s-modell(c,x)).^2);
% hvor s er måledataene. Siden vi har en modell og måledataer, som vi kaller
% s, kan vi bruke den samme funksjonen som for den rette linjen her.

avvik = @(c,s,x) sum((s-modell(c,x)).^2);

% Definere måledataene og x koordinatet
s = resultater(:,
x = resultater(:,

% 

options = optimset('MaxFunEvals',1e8); % Forandrer maks antall ganger 
% funksjonen kan evalueres

% så kjøres tilpassningen
[cfit fval] = fminsearch(@(c) avvik(c,s,x) , c0) % tar inn avviksfunksjonen og startpunktene (c0)
% cfit er vektoren med resultatet, på samme form som c0
% fval er resultatet som avvik returnerer når opptimeringen er ferdig


%% Plot deretter resultaten og regn ut lydhastigheten
% Husk at du kan nå evaluere løsningen ved å kalle modell med cfit og x som 
% argumenter 



