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Vergleich von Messdaten (Kurven)
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Elementare Zahlentheorie
Tags: Elementare Zahlentheorie, Erwartungswert, Funktionalanalysis, Funktionentheorie, Maßtheorie, Messdatenauswertung, test, Verteilungsfunktion, Zufallsvariablen
 
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Hallo! Ich stehe vor folgendem Problem. Ich habe ein System das Messdaten erfasst, in meinem Fall Zylinderdruckkurven von einem Motor. Nun werden eben solche Messungen durchgeführt und anschließend die gemessenen Werte mit Referenzdaten verglichen. Bis jetzt war es so dass ich MIN, MAX, STD-Abweichung und den Mittelwert jeweils der gemessenen und Referenzdaten berechnet habe, und dann habe ich diese miteinander verglichen ob sie innerhalb gewisser Toleranzen liegen. Inzwischen ist aber die Anzahl der Messungen und Referenzen stark angestiegen und es hat sich herausgestellt das MIN, MAX, STD und AVG zu anfällig zum Vergleichen sind, dh der Aufwand für jeden Test 4 Toleranzwerte zu verwalten ist einfach zu groß. Lange Rede kurzer Sinn ;-), meine Frage ist: Welcher Methoden könnt ihr mir empfehlen um eben solche Kurven miteinander zu vergleichen? (meine erste idee war eine Regressionsanalyse, aber irgendwie kommt mir das zu oversized für dieses Problem vor) Ideal wäre eine Methode mit der ich mittels eines Parameters die Ähnlichkeit von zwei Kurven bestimmen kann. Vielen Dank Hannes Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert): "Ich möchte die Lösung in Zusammenarbeit mit anderen erstellen." |
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Du könntest die Summe der quadratischen Abweichung berechnen. Wenn die Messwerte stets gemeinsame Abszissenwerte haben sollte das ganz gut funktionieren. Also Je kleiner das Ergebnis desto ähnlicher ist die Messreihe der Referenzreihe. Korrelationskoeffizienten könnten auch helfen. Damit kann man z.B. Muster in einem Bild suchen, das sollte also auch für 1d-Signale funktionieren. |
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