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% Hochschule Hamm-Lippstadt *
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% Modul : Plot_von_Ergebnissen.m *
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% Datum : 10.04.2024 *
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% Funktion : Normalverteilung zu gegebenen Messwerten *
% wird gezeichnet. *
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% Implementation : MATLAB 2024a *
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% Req. Toolbox : Statistic Toolbox *
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% Author : Ulrich Schneider *
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% Bemerkung : SigSys, Grader, Lektion 1 *
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% Letzte Änderung : 10.04.2024 *
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R=[995 993 1006 994 1003 1001 1005 999]; % in Ohm
yR = zeros(1,length(R));
RE = mean(R);
sE = std(R);
x = 980:0.1:1020;
pE = normpdf(x,RE,sE);
fMaxpE=max(pE);
h = figure;
p1 = plot(x,pE); % normpdf M=1
hold on
p2 = plot(R,yR,'ro'); % Messwerte
xlabel('R in \Omega'),
ylabel('p(R)');
p3=xline(RE,'Color',[0.3 0.3 0.3],'LineWidth',2); %
p4=xline(RE+sE,'Color','k');
xline(RE-sE,'Color','k');
p5=xline(RE+2*sE,'Color','blue','LineWidth',1); % 68,3%
p6=xline(RE-2*sE,'Color','blue','LineWidth',1);
set(p5,'LineStyle','--')
set(p6,'LineStyle','--')
p7=yline(max(pE),'Color','b','LineWidth',2);
ylim([0,0.1])
hText = text(RE-3*sE-1,fMaxpE+0.003,['\downarrow p(R)_{max} = ',num2str(fMaxpE*100),' %']);
% p6=xline(RE+uE_95p,'Color','blue','LineWidth',1,'LineStyle','--'); % 68,3%
% xline(RE-uE_95p,'Color','blue','LineWidth',1,'LineStyle','--');
hLegend = legend([p1, p2, p3, p4, p5, p7],{'Normalverteilung $p_E(R)$','Messwerte',...
'Mittelwert $\bar{R}$','Standardabweichung $\sigma$','Standardabweichung $2\sigma$','Max. Wahrscheinlichkeit'},'Interpreter','latex','Location','east');
set(h,'Position',[681 407 772 692])
%% Handles für die Automatische Auswertung
ax=gca; % Handle zu Ihrem aktuellen Grafikobjekt
aPos = h.Position;
aXLim =ax.XLim;
aYLim =ax.XLim;
stLegend = hLegend.Location;
aP1YData = p1.YData;
aP2XData = p2.XData;
nP3LW =p3.LineWidth;
aP4Color=p4.Color;
stP5LS =p5.LineStyle;