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Interpolation diskreter Messwerte |
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| Simone13 |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 01.12.2011, 13:18
Titel: Interpolation diskreter Messwerte
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Hallo zusammen,
ich hab zeitdiskrete Messwerte (ungefähr 1000) und würde gerne eine Interpolation durchführen, sodass ich mit der erzeugten Funktion weitere Auswertungen vornehmen kann.
Welcher Befehl bietet sich dafür in Matlab an?
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 01.12.2011, 13:24
Titel:
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Willkommen im Forum. Ich habe viel Verständnis für so. "einfache" Fragen, aber das ist doch wirklich einfach selber herauszufinden, oder? Es gibt ein ganzes Kapitel in der Dokumentation dazu. User's Guide -> Mathematics -> Interpolation.
Aufgrund der Beschreibung ist vermutlich INTERP1 geeignet.
Andreas
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 01.12.2011, 13:45
Titel: Re: Interpolation diskreter Messwerte
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Hallo Simone13,
Um passende Befehle zu finden hat Matlab ein paar sehr praktische Werkzeuge. Du suchst nach einer "Interpolation". Dann:
Wenn Du dann z.B. einen fast passenden Befehl gefunden hast, gibt es unten im Hilfetext (also entweder "help FunktionsName" oder "doc FunktionsName") die "See also:" Zeile. Dort befinden sich andere Befehle, die im Zusammenhang mit dem aktuellen Befehl stehen.
Herzlich Willkommen bei Matlab, Gruß, Jan
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| Simone13 |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Verfasst am: 01.12.2011, 16:26
Titel:
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Danke erstmal für die Antwort.
Meine eigentliches Problem ist, dass ich nicht weiß welche Art der Interpolation (Spline, Interpolation n-ten Grades etc..) für meine Messwerte geeignet ist, da es sehr viele zeitdiskrete Werte sind, und ich somit möglicherweise einen sehr hohen Interpolationsgrad benötigen würde, der natürlich nachteilig wäre.
Daher würde ich gerne wissen, welche Möglichkeiten es gibt dieses Problem zu lösen.
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 01.12.2011, 20:46
Titel:
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Hallo Simone,
Das können wir nicht wissen, da dies völlig von der Fragestellung abhängt.
Eine Interpolation ist geeignet, um aus den vorhandenen n=1000 eine größere Anzahl von Punkten zu generieren, z.B. 5000. Wenn Du die Anzahl der Punkte reduzieren möchtest oder die Messwerte glätten, ist die Interpolation bei weniger als n/2 Punkten nicht gut geeignet.
Die "ehrlichste" Methode zu interpolieren ist entweder "interp1('nearest')" oder "interp1('linear')" - ersteres bei diskreten Werten wie die Anzahl von Elektronen, letzteres wenn die Daten (fast) kontinuierlich sind.
Das Interpolieren mit Polynomen kann immer zu Überschwingen führen, so dass man dies nur mit großer Vorsicht versuchen sollte. Schon kubische Splines können zu absurden Werten führen.
Wenn Du die physikalische Natur des Signals und des Rauschen kennst, wäre ein Filter mit geeigneten Parametern hilfreich.
Gruß, Jan
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 02.12.2011, 08:24
Titel:
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Vielleicht einfach einen Plot der Daten hier einstellen, dann können wir bestimmt eine Einschätzung geben.
Andreas
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| Jan S |
Moderator
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Verfasst am: 02.12.2011, 09:24
Titel:
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Hallo Andreas,
Es könnte unmöglich sein, alleine aus dem Signal eine Filter/Interpolations-Method zu wählen. Wenn das Signal z.B. die Höhe des Meeresspiegels bei einer Messstation ist, kommt es bei der Filterung sehr darauf an, ob man die durchschnittliche Wellenhöhe, die Gezeiten-Effekte oder die Auswirkungen des langjährigen Klimawandels messen möchte.
Bei einem akustischen Signal muss man ebenfalls ganz unterschiedlich filtern, wenn man wissen möchte, ob der Ton laut oder basslastig ist.
Man wird also in einem Signal immer nur etwas finden, wenn man explizit und konkret danach sucht.
Gruß, Jan
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| Andreas Goser |
Forum-Meister
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Verfasst am: 02.12.2011, 13:59
Titel:
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Diesem fortgeschrittenen Kommentar stimme ich gerne zu. Un um noch allgemeiner zu werden, darf man auch immer gerne hinterfragen warum überhaupt gefittet / interpoliert werden soll. Das alleine wäre ein schönen Beratungs-Geschäftsmodell.
Andreas
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