Datenreihen unterschiedlicher Länge normieren / interpolieren?

Habe mir jetzt den Thread mal angeschaut. War nicht die ursprüngliche Frage ganz simpel die, wie man aus z.B. 7 Datenpunkten mittels Spline-Interpolation 11 Punkte macht? Falls ich damit richtig liege, dann ginge das so:

   

lv2009
  spline1.vi (Größe: 9,92 KB / Downloads: 204)


Edit:
Und hier noch die gesamte Vorher-Nachher-Schau deines (leider sehr dürftigen) Datenbeispiels:
   

  Spline3.vi (Größe: 14,19 KB / Downloads: 205)

' schrieb:Habe mir jetzt den Thread mal angeschaut. War nicht die ursprüngliche Frage ganz simpel die, wie man aus z.B. 7 Datenpunkten mittels Spline-Interpolation 11 Punkte macht? Falls ich damit richtig liege, dann ginge das so:

Ja, das war die ursprüngliche Fragestellung. Aber nach nun über 2 Jahren in denen ich mit EMG-Signalen verschiedenster Art zu tun hatte (Abschlussarbeit, Nebenjob, Absolventenpraktikum, Austausch mit anderen Fachleuten) habe ich es mit rausgenommen diese Fragestellung zu hinterfragen.

' schrieb:Ja, das war die ursprüngliche Fragestellung. Aber nach nun über 2 Jahren in denen ich mit EMG-Signalen verschiedenster Art zu tun hatte (Abschlussarbeit, Nebenjob, Absolventenpraktikum, Austausch mit anderen Fachleuten) habe ich es mit rausgenommen diese Fragestellung zu hinterfragen.

Damit wollte ich Dich nicht kritisieren. Es ist ja öfters mal so, daß eine Frage gestellt wird, die bei erweitertem Hintergrundwissen so gar nicht so gestellt worden wäre. Wenn ich dieses Gefühl habe, dann mache ich es auch so wie Du und hinterfrage das statt auf die Frage nur im rein technischen Sinn einzugehen. Also weiter so!
Gruß Ludwig

Ja, sone spezielle Frage kommt hier wahrscheinlich nur alle 2 Jahre mal vor. Da muss ich mich dann austoben.

Hallo Dimitri, hallo Lucki,

vielen Dank für Eure ausführlichen Antworten.

Lucki danke, für das Posten Deines Lösungsvorschlags zu meiner grundsätzlichen Verständnisfrage nach Möglichkeiten Datenreihen unterschiedlicher Länge durch interpolieren auf die gleiche Länge zu bringen. Ich werde Deinen Lösungsvorschlag nachvollziehen.

Dimitri danke ich für seine weiterführenden Fragen. Besonders danken möchte ich Dir für Deine Hinweise, welche Voraussetzungen zu beachten sind, zur Beantwortung von Fragestellungen bei der EMG-Analyse, z.B. der von Dir genannten Ermüdung von Muskeln. - Da hast Du wesentlich umfangreichere, biomedizinische Ahnung über EMG-Signale als ich. Für unsere Studierenden der Biomechanik stelle ich (E-Technik-Ing.) die Messysteme zusammen. Die Frage nach der Vergleichbarkeit des unterschiedlicher Schrittzyklen (unterschiedlicher Anzahl EMG-Daten) hat ein Studierender im Rahmen seiner Arbeit gestellt. Er möchte z.B. vergleichen, mit welcher Standardabweichung die Kurven in ihrem zeitlichen Verlauf um einen mittleren Verlauf (gleitender Mittelwert unterschiedlicher Fensterbreite) schwanken.

Außerdem sollten die Studierenden den Unterschied (die Vorteile) der Spline-Interpolation zur linearen Interpoltion nachvollziehen können, in dem sie linear interpolierte EMG-Daten mit Spline interpolierten vergleichen. - Auf Grund Deiner Ausführungen macht es keinen Sinn EMG-Daten mit Spline zu interpolieren.-_-

Dimitri, es wäre toll, wenn wir bei Bedarf zui EMG-spezifischen Fragen Dein diesbezügliches, umfassendes Wissen "anzapfen" könnten.

Dass Frequenzanalyse (mittels FFT) nur an unbehandelten Roh-Signalen durchgeführt werden kann, ist mir bekannt.

Schöne Grüße,

BeFu

' schrieb:Die Frage nach der Vergleichbarkeit des unterschiedlicher Schrittzyklen (unterschiedlicher Anzahl EMG-Daten) hat ein Studierender im Rahmen seiner Arbeit gestellt. Er möchte z.B. vergleichen, mit welcher Standardabweichung die Kurven in ihrem zeitlichen Verlauf um einen mittleren Verlauf (gleitender Mittelwert unterschiedlicher Fensterbreite) schwanken.

Gibt's da zufällig schon ein Bild von? Was kann man aus der Standardabweichung schließen?

Zitat:Außerdem sollten die Studierenden den Unterschied (die Vorteile) der Spline-Interpolation zur linearen Interpoltion nachvollziehen können, in dem sie linear interpolierte EMG-Daten mit Spline interpolierten vergleichen. - Auf Grund Deiner Ausführungen macht es keinen Sinn EMG-Daten mit Spline zu interpolieren.-_-

Vielleicht hat ja Lucki ein schönes Anwendungsbeispiel um das zu demonstrieren. EMG-Signale eignen sich wirklich nicht.

Zitat:Dimitri, es wäre toll, wenn wir bei Bedarf zui EMG-spezifischen Fragen Dein diesbezügliches, umfassendes Wissen "anzapfen" könnten.

Wenn es euch interessiert kann ich dir meine Arbeit über Muskelermüdung schicken. Da ist ein großer EMG-Teil mit etwas differenzierter Begründung für den Abfall der Mittenfrequenz. Meine Arbeit über die qualitative Untersuchung von EMG-Muskelfunktionstests darf/soll ich leider nicht rausgeben. Ansonsten PN.

Zitat:Dass Frequenzanalyse (mittels FFT) nur an unbehandelten Roh-Signalen durchgeführt werden kann, ist mir bekannt.

Das wollte ich nicht bestreiten.

Hallo Dimitri,

danke, dass Du uns den erlaubten Teil Deiner Arbeit über Muskelermüdung und EMG-Analyse schicken möchtest. - Ich hab' Dir dazu direkt gemailt.

Schöne Grüße,


BeFu

Ist verschickt.


Lass dich von meinem (offiziellen) deutschen Vornamen nicht irritieren, ich wurde 1990 nach der Einreise nach Deutschland umbenannt Leider darf ich das nicht wieder rückgängig machen lassen.

Hallo Lucki,

danke für Deine VI mit Spline-Interpolation meiner Beispiel-Datenreihen mit wenig Elementen.
Die von Dir angewandten "Ramp Pattern.vi" zur Erzeugung der Felder mit den "Spline Interpolation 1D.vi" benötigten X- undXi-Werten ist eine geniale Lösung. Darauf wäre ich nicht gekommen.
Laut LabVIEW-Help bildet "Ramp Pattern.vi" die jeweilige Steigungsgerade Xi=X0 + i*dx, mit dx(Xend -Xstart)/m. Daher erzeugt "Ramp Pattern.vi" die gleichen Geraden, mit start=0 bzw. start=1.
Danke auch für den Konstrukt innerhalb der while-Loop das jeweilige Array mit den Y-Werten für "Spline Interpolation 1D.vi" auf die tatsächliche Anzahl der Werte zu kürzen. Dieser Konstrukt funktioniert jedoch nur, wenn das letzte Element im Y-Array nich NULL ist.

Die von Dir gezeigte Möglichkeit, Datenreihen unterschiedlicher Länge (mittels Spline) zu interpolieren können wir bei einigen Aufgaben hier sicher nutzen.

Nochmals danke,

BeFu

' schrieb:Die von Dir angewandten "Ramp Pattern.vi" zur Erzeugung der Felder mit den "Spline Interpolation 1D.vi" benötigten X- undXi-Werten ist eine geniale Lösung.

Auch interessant wie schnell dieses VI ist.