Virtuális méréstechnika Adatok elemzése, fájl I/O 1 Mingesz Róbert V 3.0 2013.09.16.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Ez a dokumentum az Európai Unió pénzügyi támogatásával valósult meg. A dokumentum tartalmáért teljes mértékben Szegedi Tudományegyetem vállalja a felelősséget,
Advertisements

Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Virtuális méréstechnika levelező Mingesz Róbert 3. óra október 22.
Virtuális méréstechnika Mérés és adatgyűjtés Mingesz Róbert 4. Óra LabVIEW – Fájl I/O, TCP-IP szeptember 26., verzió.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 9. Óra Idő és sokaságátlag November 7., 9.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 7. Óra Digitális oszcilloszkóp kezelése LabVIEW-ból Október 17., 19.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 6. Óra Digitális oszcilloszkóp és hangkártya Október 10., 12.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 8. Óra Spektrum, Lock-in Október 24., 26.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 12. Óra Karakterisztikák mérése November 21., 23.
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat
Mérés és adatgyűjtés 4. Óra Adatok importálása és exportálása, adatok elemzése szeptember 24., 27. Kincses Zoltán, Mingesz Róbert, Vadai Gergely.
Virtuális méréstechnika
Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 5. Óra LabVIEW – Ferde hajítás Október 3.
Mérés és adatgyűjtés Virtuális méréstechnika Mingesz Róbert 9. Óra Idő és sokaságátlag November 7., 9.
Mérés és adatgyűjtés Mingesz Róbert 5. Óra LabVIEW – Ferde hajítás Október 3., 5.
Virtuális méréstechnika Görbe illesztése 1 Mingesz Róbert V
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Sub-VI és grafikonok 1 Makan Gergely, Mingesz Róbert, Nagy Tamás v
Virtuális méréstechnika
Virtuális méréstechnika
Mérés és adatgyűjtés 7. Óra
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat Virtuális méréstechnika levelező Mingesz Róbert 2. Óra október 8.
Virtuális méréstechnika Ferde hajítás 1 Mingesz Róbert, Vadai Gergely V
Virtuális méréstechnika Spektrum számolása 1 Mingesz Róbert V
A LabVIEW használata az oktatásban
Virtuális méréstechnika Karakterisztikák mérése II Mérések termisztorral Karakterisztikák mérése II Mérések termisztorral 1 Mingesz Róbert V
A LabVIEW használata az oktatásban
Virtuális méréstechnika 3. Óra Sub-VI és XY grafikon szeptember 17., 20. Mingesz Róbert v
Virtuális Méréstechnika Sub-VI és grafikonok 1 Makan Gergely, Vadai Gergely v
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat - levelező Sub-VI és grafikonok 1 Mingesz Róbert V
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat – levelező Fájl I/O, detrending 1 Mingesz Róbert v
A LabVIEW használata az oktatásban Oszcilloszkóp vezérlése LabVIEW környezetből 1 Mingesz Róbert, Vadai Gergely május 17.
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat
Kauzális modellek Randall Munroe.
Fizika II..
Számítógépes Hálózatok
Profitmaximalizálás  = TR – TC
A járműfenntartás valószínűségi alapjai
A magas baleseti kockázatú útszakaszok rangsorolása
Szerkezetek Dinamikája
BMEGEENATMH Hőátadás.
Skandináv dizájn Hisnyay – Heinzelmann Luca FG58PY.
VÁLLALATI Pénzügyek 2 – MM
Szerkezetek Dinamikája
Összeállította: Polák József
Tisztelt Hallgatók! Az alábbi példamegoldások segítségével felkészülhetnek a 15 pontos zárthelyi dolgozatra, ahol azt kell majd bizonyítaniuk, hogy a vállalati.
J. Caesar hatalomra jutása atl. 16d
Anyagforgalom a vizekben
Melanóma Hakkel Tamás PPKE-ITK
Az új közbeszerzési szabályozás – jó és rossz gyakorlatok
Képzőművészet Zene Tánc
Penicillin származékok szabadgyökös reakciói
Kalandozások az álomkutatás területén
Követelmények Szorgalmi időszakban:
Poszt transzlációs módosulások
A sebész fő ellensége: a vérzés
Data Mining Machine Learning a gyakorlatban - eszközök és technikák
VÁLLALATI PÉNZÜGYEK I. Dr. Tóth Tamás.
Bőrimpedancia A bőr fajlagos ellenállásának és kapacitásának meghatározása Impedancia (Z): Ohmos ellenállást, frekvenciafüggő elemeket (kondenzátort, tekercset)
Végeselemes modellezés matematikai alapjai
Összefoglalás.
Konzerváló fogászat Dr. Szabó Balázs
Outlier detektálás nagyméretű adathalmazokon
További MapReduce szemelvények: gráfproblémák
Grafikai művészet Victor Vasarely Maurits Cornelis Escher.
VÁLLALATI PÉNZÜGYEK I. Dr. Tóth Tamás.
RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA
Az anyagok fejlesztésével a méretek csökkennek [Feynman, 1959].
Matematika a művészetben és a természetben
Salánki Ágnes Outlierdetektálás Salánki Ágnes
Pénzkínálat a modern hitelpénzrendszerben
Előadás másolata:

Virtuális méréstechnika Adatok elemzése, fájl I/O 1 Mingesz Róbert V

Tartalom Bevezető anyag – Szöveges adatfájl importálása, exportálása – Egyenes illesztése – Hisztogram készítése Feladatok megoldása Jegyzőkönyv 2

Bevezetés 3

TömbműveletekTömbműveletek 4

Index Array 5

Read from/Write to spreadsheet file 6

Mathematics/Fitting/Linear Fit 7

Mathematics / Probability & Statistics 8

Hisztogram készítése 9

Középérték, szórás, variancia 10

Feladatok megoldása 11

1. feladat Készítsen olyan programot, amely be tudja olvasni, majd megjeleníteni az adatfájlokat XY grafikonon. Az adatfájl a honlapról letölthető, két oszlopot tartalmaz, az első az idő, a második pedig a kitérés. 12

2. feladat Illesszen egyenes az adatsorra. Az egyenest jelenítse meg a korábbi grafikonon. Jelenítse meg az illesztés paramétereit. 13

2. feladat – minta 14

3. feladat Vonja ki az illesztett egyenes értékeit az adatsorból majd jelenítse meg. Ez maga a jelhez hozzáadott zaj. Számolja ki a zaj szórását. Számolja ki a zaj sűrűségfüggvényét (histogram készítése) majd jelenítse meg. Exportálja az eloszlást egy szöveges fájlba! 15

4. feladat Ábrázolja a két minta esetén a zaj sűrűségfüggvényét Excelben egy grafikonon! 17