Ich möchte mich damit befassen, aus Datensätzen verschiedene Pattern (Muster) zu erknnen. Ein Beispiel: Man nehme die stündliche Aufzeichnung eines Wetterstation. Und zieht verschiedenste Diagramme daraus. Vergleicht man z.b. im Sommer die Stündliche Temperatur pro Tag, erkennt man wohl schnell das es nachts kälter ist wie am Tage, und die Peaks der Temperatur am Mittag sind. Ruft man ein Diagramm der Sonnenstunden pro Jahr ab, sieht man das die Sonne im Winter weniger lange scheint, weil die Tage kürzer sind. Nun sei aber ein Datensatz gegeben, bei dem nur Werte und ein Zeitstempel bekannt sind. Daraus sollen wiederkehrende und ähnliche Grafiken ermittelt werden. Dabei spielt der Verlauf eine grössere Rolle als die Werte. Fällt eine Temperatur innert 1h von 200 auf 100, so ergibt das die gleiche Kurve wie wenn die Temperatur von 300 auf 200 fällt. Kennt jemand gute Literatur / Tutorials wie man solche sachen realisiert?
Gast
#6156245
Visualisieren. Also einfach als XY plotten. Glätten, periodische min max etc gerne später.
Gast
#6157466
Johnny S. schrieb: > Nun sei aber ein Datensatz gegeben, bei dem nur Werte > und ein Zeitstempel bekannt sind. Daraus sollen > wiederkehrende und ähnliche Grafiken ermittelt werden. > Dabei spielt der Verlauf eine grössere Rolle als die > Werte. Bei vorgegebenem Muster: Kreuzkorrelation. Bei a priori unbekannten Wiederholungsmustern: Autokorrelationsfunktion. Der Übergang zu Optimalfiltern (matched filter) und Wavelets ist fließend.
Gast
#6157475