Innerhalb der Studienarbeit ging es um das Auswerten von Datensätzen mittels Matlab inklusive der Darstellung mittels Plot-Funktion. Die Aufgabenstellung umfasst die Erstellung eines universellen Programms zum Einlesen und Darstellen von Messdaten. Die Messdaten bestehen aus insgesamt 5 Spalten, die erste Spalte soll die x-Werte abbilden und die Spalten 2-5 bilden die Messwerte ab. Die Anzahl der Zeilen ist unbekannt. Unter den oben genannten Voraussetzungen soll eine Auswertung erfolgen von: der Bestimmung von Minimum und Maximum, der Ermittlung des Mittelwertes und der Standardabweichung, der Bestimmung der Regressionsfunktion oder Polynoms, der Darstellung der Kurven inklusive Beschriftung (Min,Max,Regression) und die Ausgabe aller ermittelten Werte in eine Textdatei, die mit einem Editor lesbar ist.
Inhaltsverzeichnis
1. Vorstellung des Kurses MATLAB
2. Beschreibung der Aufgabenstellung
3. Einlesen der Daten „Kurven“ mithilfe von MATLAB
4. Aufbereitung der Daten, um sie zu verwenden
5. Auswertung der Messdaten
5.1 Bestimmung des Minimums und des Maximums
5.2 Bestimmung des Mittelwerts und der Standardabweichung
5.3 Bestimmung der zugehörigen Regressionsfunktion
5.4 Bestimmung des Polynoms
6. Visualisierung der Messergebnisse & Messdaten
6.1 Plotten der Messdaten und der Regressionsfunktion
6.2 Beschriftung der Kurven durch eine Legende, Minima und Maxima
7. Berechnung der Gleichung des Polynoms
8. Ausgabe aller Messdaten in eine Textdatei
9. Ergebnisbetrachtung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die Dokumentation verfolgt das Ziel, einen sicheren und routinierten Umgang mit der Software MATLAB für komplexe numerische Berechnungen zu erlangen. Die zentrale Forschungsfrage bzw. Aufgabenstellung befasst sich damit, ein universelles Programm zu erstellen, das vorgegebene Messdaten einliest, diese statistisch sowie mathematisch auswertet und die Ergebnisse sowohl grafisch visualisiert als auch in externen Textdateien dokumentiert.
- Entwicklung eines Programms zur automatisierten Verarbeitung von Messdaten
- Statistische Analyse durch Mindest-/Höchstwertbestimmung sowie Mittelwert- und Standardabweichungsberechnung
- Mathematische Modellierung mittels linearer Regression und Polynomregression
- Visualisierung der Daten durch skalierbare Grafiken und fachgerechte Beschriftung
- Automatisierte Erstellung und Formatierung von Ergebnisdateien im Textformat
Auszug aus dem Buch
4. Aufbereitung der Daten zur Verwendung
Um mit den eingelesenen Werten arbeiten zu können, werden alle Werte in „readData“ von einer „String Variable“ in eine „Double Variable“ umgewandelt, wo gleichzeitig ein ersetzen aller “,“ stattfindet, sodass Matlab mit den Werten arbeiten kann.
Am Schluss werden alle Spalten in der Variable „data“ gespeichert.
Im obigen Schritt wurden alle Werte, welche sich in Data befinden [61x5], einzelnen Spalten zugeordnet. Somit haben wir 5 unabhängige Spalten in 5 Variablen abgespeichert. Der Name der Spalten wurde so gewählt, dass man ohne weiteres erkennen kann, was in den einzelnen Variablen gespeichert ist.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Vorstellung des Kurses MATLAB: Dieses Kapitel erläutert die Lernziele des Kurses, die auf einen sicheren Umgang mit der Software und die Abkehr von starren Tabellenkalkulationslösungen abzielen.
2. Beschreibung der Aufgabenstellung: Hier werden die Anforderungen für das zu erstellende universelle MATLAB-Programm definiert, das Messdaten einlesen, analysieren und visualisieren soll.
3. Einlesen der Daten „Kurven“ mithilfe von MATLAB: Es wird demonstriert, wie die Quelldatei geöffnet und die darin enthaltenen Spalten als Strings in MATLAB eingelesen werden.
4. Aufbereitung der Daten, um sie zu verwenden: Dieses Kapitel beschreibt die Konvertierung der String-Daten in Double-Variablen und die anschließende strukturierte Zuweisung auf einzelne Variablen.
5. Auswertung der Messdaten: Die statistischen Kernfunktionen wie Min/Max, Mittelwert, Standardabweichung, Regression und Polynombestimmung werden hier in ihrer Anwendung erläutert.
6. Visualisierung der Messergebnisse & Messdaten: Hier wird der Prozess des Plottens in MATLAB erklärt, einschließlich der Gestaltung von Legenden und der Kennzeichnung kritischer Punkte.
7. Berechnung der Gleichung des Polynoms: Die Vorgehensweise zur mathematischen Herleitung und iterativen Berechnung der Polynomgleichung mittels for-Schleifen und if-Anweisungen wird dargestellt.
8. Ausgabe aller Messdaten in eine Textdatei: Das Kapitel veranschaulicht die automatische Erstellung von Ergebnisprotokollen in Textform mithilfe von Datei-I/O-Operationen.
9. Ergebnisbetrachtung und Fazit: Der Abschnitt präsentiert zusammenfassende Grafiken der Ergebnisse und schließt mit einer persönlichen Reflexion des Autors über den Lernprozess ab.
Schlüsselwörter
MATLAB, Messdatenanalyse, Statistik, Lineare Regression, Polynomregression, Datenvisualisierung, Programmierung, Datentypkonvertierung, Mittelwert, Standardabweichung, Textverarbeitung, Figure, Plotten, Automatisierung, Ingenieurwissenschaft.
Häufig gestellte Fragen
Was ist das übergeordnete Ziel dieser MATLAB-Dokumentation?
Das Ziel ist die Erstellung eines universellen MATLAB-Programms, das Rohdaten einliest, statistisch auswertet und die Analyseergebnisse grafisch sowie in einer strukturierten Textdatei präsentiert.
Welche mathematischen Methoden werden zur Datenanalyse eingesetzt?
Neben der Bestimmung grundlegender Kennwerte wie Minimum, Maximum, Mittelwert und Standardabweichung kommen die lineare Regression sowie die Polynomregression zur Kurvenanpassung zum Einsatz.
Wie werden die Daten für die weitere Verarbeitung vorbereitet?
Die Messdaten werden zunächst als Strings eingelesen, in numerische Double-Variablen konvertiert und anschließend für eine effiziente Handhabung einzelnen Variablen zugeordnet.
Welche Funktionalitäten bietet MATLAB für die Visualisierung?
MATLAB ermöglicht mit Funktionen wie plot() die Darstellung der Messwerte, das automatische Skalieren der Achsen sowie das Hinzufügen von funktionalen Legenden und Gitterlinien.
Wie werden die Analyseergebnisse letztlich dokumentiert?
Die Ergebnisse werden automatisiert in einer .txt-Datei ausgegeben, wobei Variablen formatiert in Textbausteine eingebettet und für eine lesbare Dokumentation strukturiert werden.
Welche Aspekte der Software-Handhabung werden besonders betont?
Besonderer Wert wird auf die effiziente Nutzung von Schleifen, Fallunterscheidungen, Datentypwandlung und die automatisierte Dateiverwaltung gelegt.
Warum wurde für die Auswertung teilweise die Polynomregression anstelle der linearen Regression gewählt?
Während die lineare Regression zur Beschreibung einfacher Zusammenhänge dient, erwies sich die Polynomregression als notwendig, um komplexeren Datenverläufen in den verschiedenen Spalten gerecht zu werden.
Wie gehen die verwendeten Skripte mit unbekannter Zeilenanzahl in den Messdaten um?
Das Programm ist so konzipiert, dass es universell einsetzbar ist und die Datenstruktur beim Einlesen automatisch verarbeitet, unabhängig von einer spezifischen festen Zeilenvorgabe.
- Arbeit zitieren
- Dennis Kraus (Autor:in), 2021, Auswertung von Messdaten mittels MATLAB, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1314745
