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Dieses Thema hat akzeptierte Lösungen:

mehrere Polarplots übereinanderlegen



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29.11.2012, 09:03
Beitrag #1

Flogge154 Offline
LVF-Grünschnabel
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Beiträge: 30
Registriert seit: Feb 2012

2011
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kA



mehrere Polarplots übereinanderlegen
Hallo LabVIEW-Spezialisten,

Ich hoffe Ihr könnt mir weiterhelfen. Folgendes Problem: Ich lese einen Datensatz in den Polarplot ein, gebe das Bild aus, lese es in den nächsten Polarplot ein und lese einen zweiten Datensatz der gleichen Versuchsreiche ein. Bild im Anhang. Die Scalierung des Polarplots sollte manuell im Frontpanel gestaltbar sein und für alle Datensätze gleich sein. Ich habe es mit locale Variablen, mit Eigenschaftsknoten und mit Typdefs. probiert. Kann ein Typdef. für den Polarplot verändert werden??? Wenn ja wie??? Ich hoffe meine Fragestellung ist nicht zu wirr. Vielen Dank


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29.11.2012, 09:20 (Dieser Beitrag wurde zuletzt bearbeitet: 29.11.2012 09:20 von eb.)
Beitrag #2

eb Offline
LVF-Lernwilliger
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Beiträge: 292
Registriert seit: Mar 2008

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2008
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12xxx
Deutschland
RE: mehrere Polarplots übereinanderlegen
Moin,

vielleicht geht es nur mir so, aber Bahn
Wenn du 2 Plots in einem Diagramm darstellst, mit nur einer Größenachse, dann haben die doch dieselbe Skalierung...hm

Gruß
eb
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29.11.2012, 09:51
Beitrag #3

Flogge154 Offline
LVF-Grünschnabel
*


Beiträge: 30
Registriert seit: Feb 2012

2011
-
kA



RE: mehrere Polarplots übereinanderlegen
ich glaube genau da ist das Problem. Ich muss nämlich im Cluster "Polar Plot 1" und "Polar Plot 2" immer jeweils die skalierung angeben. Wenn die Skalierung bei beiden fix ist, ist das kein Problem. Sie soll jedoch Variable für die gesamte Versuchsreihe gleich sein.
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29.11.2012, 11:12
Beitrag #4

Kasi Offline
LVF-Stammgast
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Beiträge: 342
Registriert seit: Dec 2010

6 - 2009
2005
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79194
Deutschland
RE: mehrere Polarplots übereinanderlegen

Akzeptierte Lösung

Du könntest die Data Array-Cluster, die du in den Polarplot gibst, per Forschleife durchgehen und jeweils den Magnitude-Anteil mit einem Skalierungsfaktor multiplizieren.
(separate For-schleifen weil die Datenreihen i.A. wahrscheinlich nicht gleich groß sind)


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