genaueren Mittelwert berechnen

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Christianonline

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Verfasst am: 20.11.2009, 17:05 Titel: genaueren Mittelwert berechnen

hallo zusammen

ich mächte die daten (siehe anhang) normalisieren, also den flachen teil des graphen als nulllinie haben. (siehe jpg)
bisher habe ich meine daten mit dem folgenden code normalisiert:

Code:

handles.dataset = zscore(handles.dataset) % zscore entspricht (xmean(x))./std(x)

Funktion ohne Link?

dadurch liegt aber die nulllinie nicht zwangsweise genau auf dem langen flachen teil.
deswegen möchte ich ein fester durchlaufen lassen und jeweils den mittelwert berechnen lassen. dann möchte ich mir anschauen, welcher mittelwert am meisten vorhanden ist und diesen dann benutzen.

meine überlegungen bisher:

Code:

% dataset ist ein vector mit meinen daten, erstmal nur eine spalte, später 3

function normaliseData(dataset, windowsize)

%% calculate mean of 'windowsize' elements
dataMean = filter(ones(1,windowsize)/windowsize,1,dataset(:,1));

%% find most existing mean
minX = round(min(dataMean(:,1)))
maxX = round(max(dataMean(:,1)))

stepSize = round(( maxX - minX )/200)

accuracy = 200;
choosemean = zeros(1,accuracy);

for i = 1:accuracy-1
findmean = find(minX + stepSize*i < dataMean(:,1) & dataMean(:,1) < minX + stepSize*(i+1));
choosemean(i) = length(findmean);
end;
plot(choosemean)
[tmp, meanfactor] = max(choosemean)

bestmean = round(minX*1.5 + test*meanfactor)
badmean = round(mean(dataset(:,1)))

Funktion ohne Link?

das läuft auch, aber die lösung ist irgendwie sehr unschön. vielleicht hat ja jemand noch ne idee?

Vielen Dank auf jeden fall schon mal. tolles forum, hat mir schon viel geholfen.

data.mat.zip

Beschreibung:

das sind die daten. einfach .zip entfernen und in matlab laden

Download

Dateiname:

data.mat.zip

Dateigröße:

2.04 KB

Heruntergeladen:

374 mal

mean.jpg

Beschreibung:

Download

Dateiname:

mean.jpg

Dateigröße:

31.79 KB

Heruntergeladen:

401 mal

Christianonline

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Verfasst am: 20.11.2009, 20:07 Titel:

OK hab noch ein wenig dran gefeilt und bleibt jetzt so. falls es noch jemanden interessiert:

Code:

windowsize = 30

dataMean = filter(ones(1,windowsize)/windowsize,1,handles.dataset);
handles.dataSmoothed = dataMean;

N = length(dataMean(:,1));

%% find most existing mean
minX = round(min(dataMean(windowsize:N,:)));
maxX = round(max(dataMean(windowsize:N,:)));

lengthofloop = round( maxX - minX );

choosemean = zeros(1,lengthofloop);

for ii = 1:3
for i = 0:lengthofloop(:,ii)
findmean = find(minX(ii) + i < dataMean(:,ii) & dataMean(:,ii) < minX(ii) + (i+1));
choosemean(1+i,ii) = length(findmean);
end;
[tmp, add] = max(choosemean(:,ii));
bestmean(ii) = round(minX(ii) + add);
end;

%% normalise with most existing mean
for i = 1:3
datasetNorm(:,i) = (handles.dataset(:,i) - bestmean(i))./std(handles.dataset(:,i));
end;

Funktion ohne Link?

kann also geschlossen werden!

grüße


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