Post Analyzer

Dies Tool kann Zeitreihen-Daten, z.B. Daten aus dem Data-Browser, auf verschiedene Arten analysieren.

Add Data

Holen von Daten in den Data-Browser-Plot, dann öffnen des Data-Browser-Config-View und benutzen des Kontextmenus des ausgewählten Data-Browser-PVs oder Formel-Items, um die Daten zum Postanalyser zu schicken.

Algorithms

Im Folgenden werden die verfügbaren Algorithmen beschrieben.

Original Data

Dieser Algorithmus stellt einfach die Originaldaten des ausgewählten Kanals dar.

Crop

Der "crop"-Befehl löscht alle Messdaten, die vor oder hinter dem sichtbaren Bereich der Zeitachse des Plot-Fensters liegen. Dies kann benutzt werden, um den Algorithmus auf Teilmengen der Original-Daten zu beschränken.

Baseline Removal

Der "Baseline"-Befehl verschiebt das untere Ende der (vertikalen) Y-Achse in den Daten-Nullpunkt, d.h. er zieht den Wert des unteren Y-Achsenabschnitts von allen Messwerten ab.

Line Fit

Ausführen eines Line-Fits auf die Daten. Die Steigung der Linie widerspiegelt die Änderung des Signals innerhalb einer Sekunde.

Exponential Fit

Versucht, die Daten an einen exponentiellen Anstieg oder Abfall zu fitten.

Man beachte, dass dies nur funktioniert, wenn das Signal sich wirklich wie eine exponentielle Funktion ampl * exp(-x/decay) verhält. Wenn das Signal einen konstanten Offset baseline + ampl * exp(-x/decay) enthält, geht der Fit schief. Manchmal kann man diesen Baseline-Offset beseitigen, indem man so zoomt, dass das untere Ende der Y-Achse unter dieser Baseline ist und dann den "Baseline" removal button benutzt.

Gaussian Fit

Versucht, die Daten an eine Gauss-Verteilung zu fitten.

Correlation

Korreliert zwei verschiedene Kanäle, benutzt den einen für die X-Achse und den anderen für die Y-Achse. Wenn beide Kanäle gleich oder sehr ähnlich sind, ist das Ergebnis eine diagonale Linie.

FFT

Berechnet die Fourier-Transformation, d.h. das Frequenzspektrum des Signals. Die Daten im ursprünglichen "Original Data"-Beispiel repräsentierten eine Röhre, die sich alle 4 Minuten einmal dreht, d.h. alle 240 Sekunden bzw. 1/240=0.004 Hz. Die FFT zeigt diese 0.004 Hz-Komponente zusätzlich zu der normalen grossen DC-Komponente bei 0 Hz und einigen anderen Komponenten.

Aliasing, Nyquist Limit

Das obere FFT-Spektrum-Limit liegt bei der sog. Nyquist-Frequenz. Wenn Daten-Punkte alle T Sekunden gegeben sind, ist die Nyquist-Frequenz 1/(2T) Hz. Wenn man jede 0.1 Sekunden sampelt, d.h mit 10 Hz., dann beinhaltet die FFT Komponenten bis zu 5 Hz. ...

... wie man in der FFT-Ansicht sieht:
Aber ein 6-Hz-Signal kann in so einem "undersampled setup" (???) nicht richtig dargestellt werden. Die FFT zeigt dann eine alias-4-Hz-Komponente statt der wahren 6-Hz-Frequenz.

Window Filters

Die Sample-Frequenz bestimmt as obere Limit des FFT-Spektrums und die Gesamtanzahl von Samples bestimmt die Granularität der FFT. Häuig liegen die interessierenden Frequenzen zwischen Spektrum-Punkten, für die die FFT berechnet wird. Durch Benutzung eines Fenster-Filters für die Original-Daten können solche Probleme vermindert werden. See detailed FFT description.