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06.02.2008, 21:48 (Dieser Beitrag wurde zuletzt bearbeitet: 20.02.2008 15:16 von Y-P.)
' schrieb:Hallo miteinander!
Beschäftig mich jetzt schon stunden um ein signal meinen wünschen entsprechend zu filtern!
Das signal ist: linear ansteigender sinus --> Bild
Bitte Bilder hier im Forum über die Anhang-Funktion direkt einbinden, ambesten als PNG!
Zitat:Als gefiltertes signal hätte ich gerne nur den SINUS ohne gleichanteil!!
wie kann ich das realisieren?? mit einem normalen Hochpass sind verzerrungen dabei!!
mfg swazy
Entweder einfach den Periodischen Mittelwert bestimmen und abziehn oder den Hochpass passenden parametieren..
Lade doch mal Screenshot von Deinem VI und das VI (mit Angabe der LV-Version!) hoch, dann kann Dir auch genauer geholfen werden.
Gruß, Robert
Bitte Beachten:
Die obenstehenden Texteile können unter Umständen Sarkasmus und Ironie enthalten, für nicht erkannten Sarkasmus oder nicht erkannte Ironie wird keine Haftung übernommen.
N.B.: "Multiple exclamation marks, " he went on, shaking his head, "are a sure sign of a deseased mind." - Terry Pratchett
07.02.2008, 09:06 (Dieser Beitrag wurde zuletzt bearbeitet: 07.02.2008 09:08 von Lucki.)
' schrieb:wie kann ich das realisieren?? mit einem normalen Hochpass sind verzerrungen dabei!!
Die Verzerrungen sind durch das "Einschwingverhalten" bedingt. Wenn Du dem Filter keine speziellen Anfangsbedingungen vorgibst, geht das Filter davon aus, daß bei t<0 y=0 am Filter angelegen hat (und das ist etwas anderes, als wenn der Sinus und der Anstieg schon immer vorhanden gewesen wären)
Einfachste Art der Beseitigung: Die ersten Schwingungen für die Auswertung nicht mit verwenden.
(Um einen Sinus auf der Nullinie zu erhalten, brauchst Du einen HP 2. Ordnung.)
10.02.2008, 16:12 (Dieser Beitrag wurde zuletzt bearbeitet: 10.02.2008 16:13 von swazy.)
danke für die Tips, aber ich hab eine andere Methode gefunden!! Wer kennt das Verfahren der kleinsten fehlerquadrate? und kann das in LabVIEW einfach realisiert werden?
' schrieb:danke für die Tips, aber ich hab eine andere Methode gefunden!! Wer kennt das Verfahren der kleinsten fehlerquadrate? und kann das in LabVIEW einfach realisiert werden?
swazy
Die Methoder der kleinesten Fehlerquadrate (engl. least mean square) ist ein Algorithmus zur Paramtiererung eines Adaptiven Filters/Reglers. Dieses adaptive Filter hat trotzdem noch eine charakteristische Übertragungsfunktion.
Also um die Filterung wirst Du nicht herumkommen und auch ein adaptives Filter muss geeignet für die Aufgabe.
Gruß, Robert
Bitte Beachten:
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10.02.2008, 18:21 (Dieser Beitrag wurde zuletzt bearbeitet: 10.02.2008 21:15 von Lucki.)
' schrieb:danke für die Tips, aber ich hab eine andere Methode gefunden!! Wer kennt das Verfahren der kleinsten fehlerquadrate? und kann das in LabVIEW einfach realisiert werden?
Toll, und warum verrätst Du darüber nichts Näheres, sondern läßt uns raten? Und wir sollen dann zu guter Letzt noch wissen, wie man das Ganze in LabVIEW realisiert....
Was ist denn eigentlich der übergeordnete Zweck der ganzen Übung? Wenn Du z.B die Amplitude der Sinusschwingung wissen mußt, dann sage es doch direkt, dann kann in dieser Richtung optimiert werden. So wie es jetzt sich darstellt, geht es einzig um den Sebstzweck: schönere Optik das Plots ohne den überlagerten Geradenanstieg. Aber das kann es doch wohl nicht sein, oder? Allerdings vermute ich schon, daß es sich hier um eine am Schreibtisch ausgedachte Übungsaufgabe ohne praktischen Bezug handelt. Und jetzt hat Dir der Lehrer als Lösungshinweis "kleinstes Fehlerquadrat" gegeben, den Du, da Du selbst nichts damit anfangen kannt, flugs an das LVF weiter reichst.
Zur Sache: Wenn man die Daten offline als Array hat, kann man natürlich, statt zu filtern, die Gerade herausrechnen. Bei wenigen Schwingungen und nicht ganzzahliger Anzahl von Schwingungen funktioniert das allerdings nicht exakt.
ich sitze an meiner diplomarbeit und habe die aufgabe die messdaten eines Perthometers (Tastschnittgerät), welches mir die oberfläche z.b von einem metall stück abtastet, zu verarbeiten und auszuwerten für die charakteristischen oberflächenkenngrößen. Um nun die richtigen Kenngrößen zu errechnen sollte das ertastete profil erst ausgerichtet werden, d.h es handelt sich nicht immer um einen sinus!
also z.B. so was wie Rauheit und Welligkeit. Und du hast schon recht, da wird das Originalsignal per Lowpass-Filter (oder wars jetzt doch Highpass, wurscht) in verschiedene Profile zerteilt. So ein Filter braucht aber immer eine gewisse Einschwing- und Ausschwingstrecke. Deshalb ist z.B. ein Rauheitsprofil immer kürzer als die gemessene Strecke (außer man erzeugt sich künstlich eine Einschwingstrecke, z.B. durch gespiegeltes Profil). Erst dann hast du keine Verzerrungen.
MfG, Jens
Wer die erhabene Weisheit der Mathematik tadelt, nährt sich von Verwirrung. (Leonardo da Vinci)
!! BITTE !! stellt mir keine Fragen über PM, dafür ist das Forum da - andere haben vielleicht auch Interesse an der Antwort!
' schrieb:erstmal sorry das ich erst jetzt antworte!!
also ok ich beschreibe meine lage mal.
ich sitze an meiner diplomarbeit und habe die aufgabe die messdaten eines Perthometers (Tastschnittgerät), welches mir die oberfläche z.b von einem metall stück abtastet, zu verarbeiten und auszuwerten für die charakteristischen oberflächenkenngrößen. Um nun die richtigen Kenngrößen zu errechnen sollte das ertastete profil erst ausgerichtet werden, d.h es handelt sich nicht immer um einen sinus!
ich hoffe diese erklärung reicht!
mfg swazy
hi,
d.h, du willst eigentlich die gerade aus der messgröße bestimmen, und dann hinterher rausrechnen? dann sollte kleinstes fehler quadrat funktionieren. dafür gibt es doch auch passende vis, einfach also polynom die gerade vorgeben, und dann das ergebnis von deinen messwerten abziehen. vermutlich wendet das auch das verfahren der kleinsten fehlerquadrate oder so an, ev, kann man das auch einstellen.
mfg jeffrey
mfg jeffrey
also z.B. so was wie Rauheit und Welligkeit. Und du hast schon recht, da wird das Originalsignal per Lowpass-Filter (oder wars jetzt doch Highpass, wurscht) in verschiedene Profile zerteilt. So ein Filter braucht aber immer eine gewisse Einschwing- und Ausschwingstrecke. Deshalb ist z.B. ein Rauheitsprofil immer kürzer als die gemessene Strecke (außer man erzeugt sich künstlich eine Einschwingstrecke, z.B. durch gespiegeltes Profil). Erst dann hast du keine Verzerrungen.
MfG, Jens
ja und bevor ich es in Rauheit und Welligkeit teile, muss das Profil noch ausgerichtet werden um z.b fehler die beim messen auf einer schiefen bezugsfläche entstehen, zu vermeiden!
' schrieb:hi,
d.h, du willst eigentlich die gerade aus der messgröße bestimmen, und dann hinterher rausrechnen? dann sollte kleinstes fehler quadrat funktionieren. dafür gibt es doch auch passende vis, einfach also polynom die gerade vorgeben, und dann das ergebnis von deinen messwerten abziehen. vermutlich wendet das auch das verfahren der kleinsten fehlerquadrate oder so an, ev, kann man das auch einstellen.
mfg jeffrey
mfg jeffrey
so wie ich das verstanden habe soll ich die gerade von hand eingeben!? nur ich hab ja immer ein anderes profil und auch andere geraden! (verschiedene messungen)
hab es mit dem oben angehängtem Vi mal probiert und ich denkt das ist das was ich suche!!
