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kleinste Messwerte erkennen
 

22fuzzi
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Beiträge: 15
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     Beitrag Verfasst am: 11.04.2017, 15:29     Titel: kleinste Messwerte erkennen
  Antworten mit Zitat      
Halli, Hallo!

Folgendes Problem:
In meinen Messdaten sind sehr viele Ausreißer, diese sind aber immer größer als die richtigen Werte. (siehe Anhang)

Bestimmt gibts dafür eine Funktion, mit der sich das leicht detektieren lässt.
Die restlichen Werte dann hinein interpolieren sollte kein Problem sein....

Leider komm ich nicht drauf, bzw. weiß garnicht wonach ich im Forum suchen sollte. Danke für die Hilfe im Voraus!

jo

Data1.jpg
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 11.04.2017, 17:39     Titel:
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Hallo,

auf den ersten Blick würde ich es mit der konvexen Hülle versuchen.

Ein Testdatensatz wäre hilfreich.

Grüße,
Harald
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22fuzzi
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     Beitrag Verfasst am: 11.04.2017, 20:27     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Lieber Harald!

Danke vorerst mal für den Hinweis.
Sorry - nun gibts auch einen Datensatz.
Ich bräuchte aber scheinbar eine Art "Inverse" Funktion der convhull...

Eine Idee?
So schaut's nun aus:

Code:
rpm_idx = find(rpm<10000);
k = convhull(rpm_idx, rpm(rpm_idx)');
figure, plot(rpm_idx(k), rpm(rpm_idx(k)),'r-',rpm_idx,rpm(rpm_idx),'b*')


Data1.mat
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Datensatz mit den Messfehlern

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1. Plot mit convhull

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22fuzzi
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     Beitrag Verfasst am: 11.04.2017, 23:50     Titel:
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Leider findet sich im Internet sehr wenig über Convexe Hüllen.

So hab ich nun eine Alternative versucht - Ich suche mir Messpunkte, welche eine Maximale Differenz haben...
Leider funktioniert diese Methode genau bei diesem Datensatz (einer der Schlimmsten) auch nicht wirklich...

Zum Ausprobieren:
Code:
rpm_LP = find(rpm<9000);
rpm_diff = diff(rpm(rpm_LP));

rpm_idx = find(rpm_diff<60&rpm_diff>-30);

rpm_new = interp1(rpm_LP(rpm_idx),rpm(rpm_LP(rpm_idx)),(1:length(rpm)),'linear','extrap');

figure(1), plot(rpm_LP,rpm(rpm_LP),'k*',rpm_new,'r'), hold on
figure(2), plot(rpm_diff,'*')


LG
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Harald
Forum-Meister

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     Beitrag Verfasst am: 12.04.2017, 08:18     Titel:
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Hallo,

sorry, kleiner Anfall von konvex-und-konkav-nicht-unterscheiden-können meinerseits.
Hier mal ein anderer Vorschlag. Idee: von rechts (bzw. unten) das kumulative Minimum nehmen und schauen, wann sich das ändert.

Code:
rpm2 = flipud(cummin(flipud(rpm)));
goodvals = diff(rpm2)>0;
idx = find(goodvals);
rpmGood = rpm2(goodvals);
hold on
scatter(idx, rpmGood, 'rx')


Grüße,
Harald
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22fuzzi
Themenstarter

 Forum-Anfänger

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     Beitrag Verfasst am: 12.04.2017, 10:42     Titel:
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Super Sache - Danke dir für die Idee!
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