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Wie stelle ich meine Messdaten sinnvoll dar?
Zunächst solltet ihr euch klar machen was für Daten vorliegen, daraus ergibt sich oftmals bereits eine sinnvolle Darstellung. Im Labor werdet ihr häufig mit Sensordaten zu tun haben welche über einen Zeitraum gemessen werden. Da der Arduino digital arbeitet erhaltet ihr beim Messen ein zeitdiskretes Signal. Die übliche Darstellung ist den Messwert über der Zeit darzustellen. Da ihr diskrete Messungen durchführt ist es im allgemeinen nicht zulässig die Messpunkte miteinander zu verbinden, da dies bereits einer einfachen interpolation zwischen den Messwerten entspricht. Allerdings mag es sein das sich die Daten besser interpretieren lassen wenn der Schein eines zeitkontinuierlichen Signals erhalten bleibt. Daher sollte jede Darstellung von Messdaten diese Fragen beantworten können:
- Was für Daten werden dargestellt?
- Werden (komplexe) Zusammenhänge klar?
- Ist die Darstellungsform sinnvoll?
Welche Software oder Programmiersprache ihr verwenden wollt ist weitestgehend Geschmacksache. An Universitäten und in der Forschung wird in der Regel mit Syntax gearbeitet. Weit verbreitet an der TU Berlin sind Matlab (proprietär) und Python, wobei Python in einigen Fachbereichen Matlab ablöst da es kostenlos ist. Jede Software hat seine Vor- und Nachteile. Im allgemeinen ist die Einarbeitung in Syntax anfangs zeitintensiver dafür erhaltet ihr schönere und präzisere Grafiken. Die Einarbeitung in grafische Oberflächen geht zunächst schneller aber die Individualisierung/Bearbeitung eurer Grafiken und Daten stößt schnell an die Grenzen des Systems und lässt sich dann nur mit aufwendigen Tricks erreichen.
Mit Syntax
Mit grafischem Menü
Qti-Plot Einführung
Octave/Matlab Beispiel
Zufallszahlen zwischen 0 und 1 mit Matlab ploten:
% make some random data points
y = rand(1,20);
% position on x-axis
x = 0:19;
% figure we want to plot in
figure;
% plot function
plot(x,y);
% set x/y-axis labels
xlabel('n');
ylabel('random data');
% turn grid on
grid on;
R Beispiel
R ist eine freie Programmiersprache für statistische Anwendungen. Nach der Installation kann man R direkt im Terminal laufen lassen oder mit einem Programm, z.B. rstudio. Anbei ist ein Beispiel einer einfachen Grafik. Die Werde werden aus einer .csv-Datei eingelesen:
Zeit,Wert 1,5 2,4 3,2 #usw.
#Daten aus einer .csv-Datei lesen: meinedaten = read.csv("/<pfad-zu-meiner-tabelle>/meine-csv-datei.csv") #Tabellenspalten auswählen, Achsen beschriften (xlab, ylab), Darstellung ändern ("pch=19" steht für einen gefüllten Kreis): plot(meinedaten$Wert ~ meinedaten$Zeit, xlab="Zeit, Sekunden", ylab="Abstand, mm", col="blue", pch=19)
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