Документация

Способы предварительной обработки данных

В Parameter Estimator и Sensitivity Analyzer можно предварительно обработать импортированные данные перед использованием их для оценки или оценки. После графического изображения измеренных данных у вас есть доступ к вкладке Experiment Plot, где вы можете предварительно обработать данные.

Для получения информации о том, как построить графики импортированных данных в Parameter Estimator, смотрите Графическое изображение и Анализ данных. Для получения информации об импорте и графике данных в Sensitivity Analyzer, смотрите Соответствие выходов модели измеренным сигналам.

Можно выполнить следующие операции предварительной обработки:

Вы можете выполнить столько операций предварительной обработки данных, сколько требуется для вашего приложения. Например, можно как фильтровать данные, так и удалить смещение.

Удаление смещения

На вкладке Experiment Plot нажмите Remove Offset.

Для хороших результатов оценки важно удалить смещения данных. На вкладке Remove Offset можно удалить смещение из всех сигналов сразу или выбрать конкретный сигнал с помощью раскрывающегося списка Remove offset from signal. Укажите значение для удаления с помощью раскрывающегося списка Offset to remove. Опции:

Когда вы изменяете значение смещения, измененные данные показываются в предварительном просмотре на графике.

После выбора, обновите существующие данные с помощью предварительно обработанных данных нажав.

Или, чтобы сохранить измененные значения данных в новом эксперименте (в Parameter Estimator) или требовании (в Sensitivity Analyzer), нажмите и выберите Save As: Create a new experiment from the modified data.

Масштабные данные

На вкладке Experiment Plot нажмите Scale Data.

На вкладке Scale Data можно выбрать масштабирование всех сигналов или задать сигнал для масштабирования. Выберите значение масштаба из выпадающего списка Scale to use. Опции:

Когда вы изменяете масштабирование, измененные данные показаны на предварительном просмотре на графике.

После выбора, обновите существующие данные с помощью предварительно обработанных данных нажав.

Или, чтобы сохранить измененные значения данных в новом эксперименте (в Parameter Estimator) или требовании (в Sensitivity Analyzer), нажмите и выберите Save As: Create a new experiment from the modified data.

Извлечение данных

Чтобы извлечь фрагмент данных для использования в процессе оценки или оценки, на вкладке Experiment Plot, нажмите Extract Data.

Выберите подмножество данных для использования на Extract Data вкладке. Можно извлечь данные графически или путем определения времени начала и времени окончания. Чтобы извлечь данные графически, щелкните и перетащите вертикальные панели, чтобы выбрать область данных для использования.

После выбора данных для извлечения можно сохранить их в новом эксперименте (в Parameter Estimator) или требовании (в Sensitivity Analyzer), нажав Save As.

Фильтрация данных

Можно фильтровать данные с помощью низкочастотного, высокочастотного или полосного фильтра. Lowpass блокирует сигналы высоких частот, фильтр высоких частот блокирует сигналы низких частот, и фильтр больших частот объединяет свойства обоих фильтров низких и высоких частот. На вкладке Experiment Plot щелкните один из Low-Pass Filter, High-Pass Filter или Band-Pass Filter, чтобы открыть новую вкладку. Для примера вкладка lowpass фильтра появится следующим образом:

На Low-Pass Filter, High-Pass Filter или Band-Pass Filter вкладке можно выбрать, чтобы фильтровать все сигналы или задать конкретный сигнал. Для низкочастотной и высокочастотной фильтрации можно задать нормированную частоту отключения сигнала. Где, нормированная частота 1 соответствует половине частоты дискретизации. Для полосно-пропускающего фильтра можно задать нормализованные начальную и конечную частоты. Задайте частоты путем ввода значения в связанное поле на вкладке. Кроме того, можно задать частоты фильтра графически, перетаскивая вертикальные полосы на графике частотного диапазона данных.

Щелкните Options, чтобы задать порядок фильтра и выберите фильтр сдвига нулевой фазы.

После выбора, обновите существующие данные с помощью предварительно обработанных данных нажав.

Или, чтобы сохранить измененные значения данных в новом эксперименте (в Parameter Estimator) или требовании (в Sensitivity Analyzer), нажмите и выберите Save As: Create a new experiment from the modified data.

Повторный образец данных

На вкладке Experiment Plot нажмите кнопку Resample Data.

На вкладке Resample Data укажите период дискретизации с помощью поля Resample with sample period:. Можно повторно отобразить данные с помощью одного из следующих методов интерполяции:

По умолчанию для метода повторной дискретизации задано значение zero-order hold. Можно выбрать linear interpolation метод из выпадающего списка Resample Using.

Измененные данные показаны в предпросмотре на графике.

После выбора, обновите существующие данные с помощью предварительно обработанных данных нажав.

Или, чтобы сохранить измененные значения данных в новом эксперименте (в Parameter Estimator) или требовании (в Sensitivity Analyzer), нажмите и выберите Save As: Create a new experiment from the modified data.

Замена данных

На вкладке Experiment Plot нажмите кнопку Replace Data.

На вкладке Replace Data выберите данные для замены путем перетаскивания области на графике. После выбора данных выберите способ их замены с помощью раскрывающегося списка Replace selected data. Можно заменить выбранные данные одной из следующих опций:

Замененные данные предварительного просмотра изменяют цвет, и данные замены появляются на графике. В любое время перед обновлением щелкните Clear preview, чтобы удалить данные, которые вы заменили, и начать сначала.

После выбора, обновите существующие данные с помощью предварительно обработанных данных нажав.

Или, чтобы сохранить измененные значения данных в новом эксперименте (в Parameter Estimator) или требовании (в Sensitivity Analyzer), нажмите и выберите Save As: Create a new experiment from the modified data.

Replace Data может быть полезным, например, для замены выбросов. Выбросы могут быть определены как значения данных, которые отклоняются от среднего более чем на три стандартных отклонения. При оценке параметров из данных, содержащих выбросы, результаты могут быть неточными. Следовательно, вы можете принять решение заменить выбросы в данных, прежде чем вы оцените параметры.