%Laden van gegevens

    XX=load('-ascii', 'proef1.txt');
    r=XX(:,1);		%1e kolom
    N=XX(:,2);		%2e kolom
    r_sim=linspace(22,402,100);
    
    %N=length(r);

%fitparameters  
    
    iplot=2;
    n1=50;
    n2=5000; %nlfit k
    n3=5000; %nlfit m
    n4=50;
    n5=50;
    L_testvec=linspace(0,100,n2); %(I)
    A_testvec=linspace(1000,1300,n3); %(V)
    chi2mat=zeros(n2,n3);
    
%niet lineaire fit van IE4_exp - Schockley(I_s,VE4_exp,V_T)
    iplot=2;
    
    for i1=1:n2,
        for i2=1:n3,  
          L_test=L_testvec(i1); %k
          A_test=A_testvec(i2); %m
          STheoretisch=N_functie(L_test,A_test,r); %Theoretische functie
          chi2=sum((abs(STheoretisch-N)).^2);
          chi2mat(i1,i2)=chi2;		
        end;%end for i2
    end;%end for i1
  
%bepaling van beste fitparameters voor minimale chi2 

    [Y1,I1]=min(chi2mat);	%beste rij voor elke kolom
    [Y2,I2]=min(Y1);	%beste kolom van alle kolommen

    L_best=L_testvec(I1(I2));
    A_best=A_testvec(I2);

    figure(3)
    imagesc(A_testvec,L_testvec,log(chi2mat));
    colorbar('FontSize',12);
    xlabel('A','FontSize',13);
    ylabel('L','FontSize',13);
    title(['plot of log(chi2) values - best L: index ',int2str(I1(I2)),' value:',num2str(L_best), '  best A: index ',int2str(I2),' value: ',num2str(A_best)],'FontSize',13);
    hold on;
    plot(A_testvec(I2),L_testvec(I1(I2)),'*k')
    hold off;
    set(gca,'Ydir','Reverse');

saveas(gcf,'NietLinFitInLenA','tif');		%opslaan van figuur voor import in andere programma's
%saveas(gcf,'NietLinFitInLenA','fig');		%opslaan van figuur voor toekomstige her-import in Matlab

    figure(1);
    plot(r,N,'o');
    hold on;
    plot(r_sim,N_functie(L_best,A_best,r_sim),'-b');
    title('Fit en Experinment'); 
    xlabel('r (mm)','FontSize',13);
    ylabel('N','FontSize',13);
    zoom on;
    hold on;

saveas(gcf,'Fit&Exp','tif');		%opslaan van figuur voor import in andere programma's
%saveas(gcf,'Fit&Exp','fig');		%opslaan van figuur voor toekomstige
%her-import in Matlab