Regression
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Kurzbeschreibung Parameter Funktionsweise Ein/Ausgänge Limitierungen Querverweise Beispiele

Kurzbeschreibung
Regression berechnet die Koeffizienten für Regressionen 1. bis 20. Ordnung.
Parameter
Operation:
Lineare Regression (least square fit)
Lineare Regression (least maximal deviation)
Quadratische Regression
Regression 3. bis 20. Ordnung
Anpassung einer Potenzfunktion
Exponentiale Regression
Logarithmische Regression
Funktionsweise
Eingang X nicht verdrahtet: X-Werte werden innerhalb eines Datenpakets beginnend mit 0 abhängig von der Abtastrate des Y-Signals berechnet.
Die einzelnen Datenblöcke werden eingelesen und zwischengespeichert. Nach Paketende erfolgt die Berechnung und Ausgabe der Polynom-Koeffizienten. Die Anzahl der Polynom-Koeffizienten an Ausgang P ist abhängig vom Polynomgrad. An Ausgang A0 und A1 werden direkt die ersten beiden Polynomkoeffizienten ausgegeben. An Ausgang A2 werden abhängig vom Algorithmus entweder der Regressionsfaktor, die max. Abweichung oder der Regressionskoeffizient A2 ausgegeben.
Polynom-
grad  
Algorithmus Ausgänge
P A0  A1  A2 dX
1 least square fit (LSF) A0, A1 Y-Abschnitt Steigung Regressionskoeffizient Delta X
1 least maximal deviation (LMD) A0, A1 Y-Abschnitt Steigung max. Abweichung Delta X
2 - 20 Householder A0, A1, A2 - A20 Y-Abschnitt Steigung Multiplikator A2 Delta X
1 Potenzfunktion y=a*x^b a, b Regressionskoeffizient Delta X
1 Exponential y=a*exp(b*x) a, b Regressionskoeffizient Delta X
1 Logarithmisch y=a+b*ln(x) a, b Regressionskoeffizient Delta X
Ein-/Ausgänge
Eingänge
X TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[]{TIME_DOMAIN}
X-Daten
Y TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[]{TIME_DOMAIN}
Y-Daten
Ausgänge
P TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[]{TIME_DOMAIN}
Polynomkoeffizienten
A0 TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[1]{TIME_DOMAIN}
Polynomkoeffizient A0
A1 TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[1]{TIME_DOMAIN}
Polynomkoeffizient A1
A2 TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[1]{TIME_DOMAIN}
Polynomkoeffizient A2
dX TYPEINFO{TypeInfo}
DOUBLE[1]{TIME_DOMAIN}
Delta X
Limitierungen
Eingang Y ist obligatorisch.
Ist der X-Eingang verdrahtet so müssen die Blockanzahl und die Blocklängen an beiden Eingängen gleich groß sein.
Querverweise
Mit den Regressionskoeffizienten berechnet Modul Characs die Keilform bzw. die Hohlform.
Beispiele
regression_graph.jpg (53816 bytes)

Interpret4:
output X("TYPEINFO","TypeInfo","DOUBLE[]","TIME_DOMAIN");
output Y("TYPEINFO","TypeInfo","DOUBLE[]","TIME_DOMAIN");
double d;
execute
{
for ( d=-3.0; d<3.0; d=d+0.1 )
{
X<<d;
Y<<d*d*d*d;
}
ti_setsamplerate( 1.0, Y );
ti_setstatus(3,X);
ti_setstatus(3,Y);
}

Interpret5:
input trigger inP ( "TYPEINFO","TypeInfo","DOUBLE[]","TIME_DOMAIN");
input inY ( "TYPEINFO","TypeInfo","DOUBLE[]","TIME_DOMAIN");
output outY( "TYPEINFO","TypeInfo","DOUBLE[]","TIME_DOMAIN");
int sY; int sP; int i; int j; double dY; double dVal;
execute
{
sP = size( inP );
sY = size( inY );
for ( i=0; i<sY; ++i )
{
dVal = inP[0];
dY = inY[i];
for ( j=1; j<sP; ++j )
{
dVal = dVal + dY*inP[j];
dY = dY * inY[i];
}
outY << dVal;
}
ti_copy( outY, inY );
ti_setstatus( 3, outY);
}
Regressionskoeffizienten: 0, 0, 0, 0,
1