Analyseobjekt Signalskalierung *

07.02.2018
 Analyseobjekt Signalskalierung

Analyseobjekt Signalskalierung *

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Analyseobjekt Signalskalierung *

Mit diesem Analyseobjekt können Sie einen Datensatz linear oder mittels einer Kennlinie transformieren. Sie können einen der folgenden Modi wählen:

Auswahl

Bedeutung

Keine Skalierung

Die Daten werden unverändert ins Ergebnis kopiert. Wählen Sie diesen Modus, wenn Sie nur einen Trend entfernen möchten.

Skalierung über Steigung und Achsenabschnitt

Lineare Skalierung gemäß: Steigung * Daten + Achsenabschnitt

 

Skalierung über zwei Punkte

Lineare Skalierung gemäß: Y1 + (Y2 - Y1) / (X2 - X1) * (Daten - X1)

Mit den beiden Punkten X1, Y1 und X2, Y2.

Einpunktkalibrierung

Korrigiert einen Verstärkungsfehler in der Messkette. Der Kalibrierwert ist der Sollwert, mit dem das Messsystem beaufschlagt wurde. Dieser sollte möglichst am oberen Ende des Dynamikbereichs der Messekette liegen. Die Kalibriermessung ist eine Zeitreihe oder ein Einzelwert mit dem gemessenen Istwert. Wird eine Zeitreihe angegeben, wird diese automatisch gemittelt, um den Istwert zu erhalten.

Die Daten werden gemäß folgender Abbildung linear transformiert:

Kalibrierwert / Kalibiermessung * Daten

Zweipunktkalibrierung

Korrigiert einen Verstärkungs- und einen Nullpunktfehler in der Messkette. Die beiden Kalibrierwerte sollten so gewählt werden, dass möglichst der komplette Dynamikbereich der Messkette überspannt wird.

Die Daten werden gemäß folgender Abbildung linear transformiert:

Y = Kalibrierwert1 + (Kalibrierwert2 - Kalibrierwert1) / (Kalibriermessung2 - Kalibriermessung1) * (Daten - Kalibriermessung1)

Kennlinientransformation

Abtastung gemäß: Sample(Kennlinie, Daten, TRUE)

Die Kennlinie wird als Datensatz mit der Datenstruktur Signal angegeben. Die Y-Komponente enthält die Sollwerte und die X-Komponente die zugehörigen Istwerte. Die X-Komponente der Kennlinie sollte einen Wertebereich umfassen, der den Wertebereich der zu skalierenden Daten vollständig umschließt. Ansonsten wird an den Rändern der Kennlinie linear extrapoliert.

Bei zusammengesetzten Datenstrukturen, z. B. einem Signal, werden nur die Y-Werte skaliert und die X-Werte unverändert ins Ergebnis übernommen.

 

Einen eventuell vorliegenden Trend können Sie zuvor aus den Daten entfernen.

Auswahl

Bedeutung

Konstant

Subtrahiert den Mittelwert des Datensatzes.

Linear

Subtrahiert die Bestgerade, d. h. die Gerade für die die Summe der Quadrate der Abweichungen zum Datensatz minimal ist.

Adaptiv

Subtrahiert den Mittelwert aus oberer und unterer Hüllkurve.

Bei der Ermittlung des konstanten bzw. linearen Trends wird zunächst der Mittelwert des Signals berechnet und dann der erste und letzte Pegeldurchgang durch diesen Wert gesucht. Wenn zwei Pegeldurchgänge gefunden wurden, dann wird der Mittelwert bzw. die Bestgerade nur für den Bereich zwischen diesen beiden Pegeldurchgängen berechnet. Dies verhindert Fehler, die durch den Phasenanschnitt periodischer Signale an den Enden des Datensatzes auftreten. Wenn keine Pegeldurchgänge gefunden wurden, dann werden alle Werte in die Berechnung einbezogen.

Verwendete FPScript-Funktionen

Detrend

Mean

Sample

* Dieses Analyseobjekt ist in FlexPro View nicht verfügbar.

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