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Workspaceexport wird größer als Original

 

T_Meister
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     Beitrag Verfasst am: 22.01.2015, 17:06     Titel: Workspaceexport wird größer als Original
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen,

ich habe eine Frage bzgl. der Exports von Vektoren aus dem Workspace. Wir haben ein Signal in Form eines Vektors (1x699611 double), filtern dieses und speichern es neu ab.
Gefiltert wird über die Funktion butter und filtfilt:
Code:
Function [a_TP] = TP_a(signal, f, fS)
n = 6;

ftype = 'low';

Wn = 2*f/fS;
[b,a] = butter(n,Wn, ftype);
a_TP = filtfilt(b,a,signal);
end

Im Anschluss führe ich den Filter aus:
Code:
[Signal_neu]=TP_a(signal, f, fS)
mit f=5 und fS=250

und speichere das neue Signal über den Workspace als .mat ab. Jetzt tritt folgendes Phänomen auf:
Das alte Signal war 1,3 MB groß und das neue ist nun über 5 MB groß. Länge der Vektoren ist gleich geblieben, es sind keine Signale dazugekommen und auch die Anzahl der Ziffern in jedem Feld des Vektors ist gleich geblieben. Ich verstehe nicht warum die Daten unnötig größer werden. Es wäre schön, wenn jemand Rat weiß.

Besten Dank
Thorsten
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Maddy
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     Beitrag Verfasst am: 22.01.2015, 17:31     Titel:
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Könntest du die beiden unterschiedlich großen MAT-Files zur Verfügung stellen?
_________________

>> why
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T_Meister
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     Beitrag Verfasst am: 22.01.2015, 18:04     Titel: Dateien
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Anbei die Daten

Mats.zip
 Beschreibung:
Signale

Download
 Dateiname:  Mats.zip
 Dateigröße:  6.34 MB
 Heruntergeladen:  693 mal
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Winkow
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     Beitrag Verfasst am: 22.01.2015, 19:15     Titel:
  Antworten mit Zitat      
ich kann mir vorstellen das es daran liegt das in ypp nur 388 verschiedene werte enthalten sind wohingegen in ypp_filt_neu 699611 verschienen werte enhalten sind. 699611 double werte verbrauchen einen speicher von ca 5 mb. ich denke das bei der ersten die daten einfach nur komprimiert werden.
_________________

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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2015, 00:15     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

der Vorstellung würde ich mich anschließen. Man kann ja leicht den Speicherbedarf berechnen:
Code:
699611*8 / 1024^2
ans =
    5.3376


Es braucht also nicht das gefilterte Signal mehr Speicher als nötig, sondern das Originalsignal weniger als man denken würde ;)

Grüße,
Harald
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T_Meister
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2015, 09:40     Titel:
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Danke Harald für die Info,

aber vielleicht könnt ihr mir erklären, wie es möglich ist, dass das Originalsignal um Faktor 5 kleiner sein kann. Die Berechnung kann ich ja nachvollziehen. Gibt es einen Trick Vektoren zu komprimieren?
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Winkow
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2015, 10:26     Titel:
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die antwort habe ich bereits gegeben.
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T_Meister
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2015, 10:32     Titel:
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Tut mir Leid, aber die Antwort verstehe ich nicht mit 388 Signalen. Für mich steht im Workspace bei beiden Vektoren die gleich Länge, wie kann da der eine nur 388 Werte haben. So wie ich das Verstehe, ist doch die Länge des Vektors entscheident für die Größe, egal ob da 699611 Mal der selbe Wert drin steht oder diese sich unterscheiden. Gibt es einen Befehl zum Komprimieren oder eine Möglichkeit auf die alte größe zurückzukommen?
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Maddy
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2015, 11:17     Titel:
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Wenn du "unique" auf deine Signale anwendest, siehst du was Winkow meint.

Dein Ursprungssignal besteht aus 388 verschiedenen Werten mit unterschiedlicher Häufigkeit, so dass am Ende die knapp 700000 Elemente im Vektor zu finden sind.

Das gefilterte Signal hingegen liefert für so ziemlich jedes Element einen anderen Wert. Also quasi keine Kompressionsmöglichkeit.

Wenn du das gefilterte Signal auf die 3. Nachkommastelle rundest, landest du beim Abspeichern im 1,3-1,4 MB Bereich.
_________________

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Andreas Goser
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     Beitrag Verfasst am: 23.01.2015, 13:53     Titel:
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Ich denke folgender Code hilft ganz gut zu verstehen wie das zusammenhängt:

Code:

n=100;

A=ones(n);
save('A_compressed', 'A')
save('A_uncompressed', 'A','-v6')

B=repmat([1:n],n,1);
save('B_compressed', 'B')
save('B_uncompressed', 'B','-v6')

C=rand(n);
save('C_compressed', 'C')
save('C_uncompressed', 'C','-v6')

whos
!dir *.mat

Name        Size             Bytes  Class     Attributes

  A         100x100            80000  double              
  B         100x100            80000  double              
  C         100x100            80000  double              
  n           1x1                  8  double              

23.01.2015  12:49               224 A_compressed.mat
23.01.2015  12:49            10.184 A_uncompressed.mat
23.01.2015  12:49               404 B_compressed.mat
23.01.2015  12:49            10.184 B_uncompressed.mat
23.01.2015  12:49            75.855 C_compressed.mat
23.01.2015  12:49            80.184 C_uncompressed.mat
 


In MATLAB sind alle Variable 100*100*8 Bytes gross. Wenn man sie speichert können sie komprimiert werden wenn der Kompressionsalgo Strukturen findet. Bei Zufallszahlen aber kaum.

Andreas
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