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Ebenen fitten - Drift in Messwerten beseitigen |
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| Sinured |
Forum-Anfänger
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Verfasst am: 29.10.2008, 14:07
Titel: Ebenen fitten - Drift in Messwerten beseitigen
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Hallo!
Ich habe in meinen Proben das Problem, dass die Messwerte mit zunehmender Messdauer steigen. Die Signale, ein periodisch-wiederholendes Dreiecksignal, sollen also von diesem Drift/Offset bereinigt werden.
Dazu habe ich folgenden Ansatz: Ich suche von den Dreieckssignalen die Minima.Von diesen verwende ich die Indices (als x und y) und die Funktionswerte, um so eine Ebene (mit der Methode der kleinsten Quadrate?) zu fitten. Diese kann ich dann an allen Stellen auswerten und von den Messwerten abziehen (Und so den Drift oder Offset beseitigen).
Gibts da irgendeine bereits implementierte Funktion? Die Punkte (Indices und zugehörige Fktwerte als x, y, z) habe ich, allerdings kann man mit polyfit nur 2D-Fits machen. Da der Offset über die gesamte Messung steigt, macht es keinen Sinn, die Daten pro Zeile vom Offset zu bereinigen. Sie passen dann, wegen der Schwankung des Messsignals, nicht mehr zum Rest der Messung.
Hilfe!
Danke, an jene, die Ruf vernehmen 
Sinured
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| Schrank |
Forum-Century
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Beiträge: 203
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Verfasst am: 29.10.2008, 23:29
Titel:
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Hallo Sinured,
da scheint ja mal wieder der böse alte Satz zu zutreffen: " Wer misst misst mist!"
Ich verstehe noch nicht ganz, warum du ein 3d Problem hast, driftet dein Signal in 2 Dimensionen???? 
Kannst du nicht einfach zwischen den Punkten von einem linearen Verlauf ausgehen oder sogar nur das erste und letzte Minima für eine lineare Abschätzung nutzen, quantitativ auswertbar ist das Signal doch so eh nicht mehr.
Ich fürchte das war jetzt keine große Hilfe, aber vielleicht versuchst du dein Problem doch noch vereinfachen?!?
Gruß Schrank
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| Sinured |
Themenstarter
Forum-Anfänger
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Beiträge: 11
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Verfasst am: 30.10.2008, 10:59
Titel:
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| Schrank hat Folgendes geschrieben: |
" Wer misst misst mist!"
Gruß Schrank |
Hallo Schrank!
Leider hast du in dem Fall Recht. Ich bin inzwischen zu dem Schluss gekommen, dass das Bereinigen der Messwerte relativ wenig Sinn macht. Mein Ziel war es, den Drift der Daten mit einer globalen Offset-Ebene zu beseitigen. Das funktioniert leider so nicht, da die Abweichung doch etwas komplexer ist, als ich zuerst dachte. Mit einem globalen linearen Fit wird das wohl nichts.
Ich werde die Punkte an den Minima zum Erstellen einer Gerade nehmen und diese von den Messwerten abziehen. Das werde ich dann so oft wiederholen, wie ich ein Minimum in der Zeile finden kann, dann ist Schluss und ich beginne mit der nächsten Zeile. Ist wohl das einfachste und auch nicht unpräziser.
Vielen Dank für die Anregung!
LG Sinured
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| Sinured |
Themenstarter
Forum-Anfänger
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Beiträge: 11
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Verfasst am: 30.10.2008, 11:02
Titel:
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Hier mein Ansatz, funktioniert, solange man wirklich nur ein Minimum pro Periode hat. Wenn irgendwo innerhalb einer Periode mehrere Minima sind, werden diese auch gefunden. Derartige Ausreißer werden dann allerdings auch bei der Berechnung der Ausgleichsgerade berücksichtigt und führen dann zu falschen Ergebnissen.
Gibts eigentlich einen Weg, das zu verhindern? Kann man, wie im unten skizzierten Verlauf, nur die absoluten Minima einer Periode finden und das ganze auch programmiertechnisch lösen?
[edit] Ich habe den Status auf beantwortet gesetzt, da es inzwischen um ein anderes Thema geht[/edit]
| Beschreibung: |
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Download |
| Dateiname: |
Signalverlauf.PNG |
| Dateigröße: |
6.33 KB |
| Heruntergeladen: |
852 mal |
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