Datenreihen unterschiedlicher Länge normieren / interpolieren?

Ich nehme an die EMG-Fibel von Peter Konrad ist dir ein Begriff? Dort gibt es ein Kapitel (S.36) "Zeitnormalisierung von Wiederholungszyklen".

Ich selbst habe das mal ganz primitiv mit MatLab gemacht und mich einfach für das kleinste Array entschieden und in den anderen die entsprechende Anzahl an Samples äquidistant rausgeschmissen. Würde ich heute nicht mehr so machen, hat damals aber auch ganz gut funktioniert. Ich nehme an ihr wollt die Reproduzierbarkeit quantifizieren?

Dann hatte ich vor kurzem wieder so ein ähnliches Problem gehabt (auch EMG-Signal), aber bei mir war etwas Ruhetonus zwischen den Kontraktionen. Da habe ich dann einfach (die Kontraktionen mittig) immer in der gleichen Länge ausgeschnitten. Das bisschen Ruhetonus an den Rändern ab und zu hat nicht sonderlich gestört.

Zum interpolieren empfehle ich das VI "Signalverläufe erneut abtasten". Da kannste raufsampeln, runtersampeln, was du willst.
   


Edit: SeBa war mit dem VI schneller. Ich würde aber ein EMG-Signal immer linear interpolieren, dazu hat mir Dr. Konrad (s.o.) damals auch geraten. Ein Spline manipuliert den Frequnezgehalt des Signal deutlich mehr als die lineare Methode.


Edit2:

' schrieb:Jeder Schrittzyklus dauert (auch beim selben Menschen) unterschiedliche lange. Daher erhalten wir bei Erfassung der zugehörigen EMG-Daten Datenreihen (1D-Arrays) unterschiedlicher Länge. D.h. die Anzahl der Indize der 1-D Arrays sind verschieden.

Ach, ihr schneidet garnicht aus einer Gesamtmessung heraus? Habt ihr dann also die EMG-Messungen mit einem Goniometer oder sowas getriggert? Oder ist gar VICON mit im Spiel?


Gruß dimitri