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| gast123789 |
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Verfasst am: 08.12.2013, 21:11
Titel: Datenanalyse
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Hallo,
lese über Excel zwei Signale in Matlab ein, die ich beide plotte. Das eine Signal ist ein Sollsignal und das Andere ein Istsignal, das fehlerbehaftet ist.
Gibt es in Matlab irgendeine Möglichkeit das Istsignal zu bewerten/datenanalyse? Z.b. die Güte bestimmen oder ein Min, Max Band oder ein Toleranzband an zu legen?
Bin leider mit Matlab noch nicht zu vertraut und wäre über jede Hilfe sehr dankbar!
Vielen Dank!
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 08.12.2013, 22:12
Titel:
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Hallo,
es gibt nicht nur eine Möglichkeit, sondern sehr viele.
Sind die Signale zu den gleichen Zeitpunkten aufgezeichnet?
Dann wäre meine intuitivste Lösung:
Wenn du ein anderes Maß für die Abweichung verwenden willst, dann bitte genau beschreiben, welches das sein soll.
Soll ein Gütemaß definiert werden oder nur eine Aussage gemacht werden: gut / schlecht?
Grüße,
Harald
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| gast123789 |
Gast
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Verfasst am: 10.12.2013, 19:33
Titel:
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Hi Harald,
danke für die Antwort!
Beide Signal werden zeitgleich aufgenommen und in die Excel Datei geschrieben.
was macht die operation ".^2" ? Betragsbildung (An sowas hab ich zumindest auch schon gedacht)?
Im Prinzip möchte ich verschiedene Methoden testen und diese dann bewerten. Z.B welches erzugt mir das Signal mit der geringsten Abweichung.
Was ich mir auch überlegt habe ist, dass man die Fläche, die zischen Ist und Sollwert sich einschließt zu berechnen. Desto kleiner dies Fläche, umso genauer...
Grüße
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 10.12.2013, 20:21
Titel:
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Hallo,
| Zitat: |
| was macht die operation ".^2" ? |
komponentenweise quadrieren.
Betragsbildung ginge mit abs.
| Zitat: |
Was ich mir auch überlegt habe ist, dass man die Fläche, die zischen Ist und Sollwert sich einschließt zu berechnen. Desto kleiner dies Fläche, umso genauer...
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Wenn die Signale mit konstanter Abtastrate aufgenommen werden, ist folgendem sehr ähnlich
Grüße,
Harald
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| Nras |
Forum-Meister
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Verfasst am: 11.12.2013, 09:03
Titel:
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Hallo,
man verwendet zum Vergleich von Modelldaten (soll) mit tatsächlich gemessenen Daten (ist) auch gerne den rmse: http://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation.
Als ganz billige Variante:
So kann man auch unterschiedliche lange Datensätze (bspw. soll und ist mit 100 Elementen mit einem anderen Datensatz mit soll und ist mit 1000 Elementen) miteinander vergleichen, als nur mit der Fläche zwischen den Graphen.
Viele Grüße,
Nras
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