Vuelva a la muestra de n puntos por ciclo de registro - en la zona inferior, introduzca el número de puntos por ciclo logarítmico de tiempo que se deben conservar. Esto producirá datos espaciados logarítmicamente. Si los usuarios han definido varios períodos de flujo y no seleccione ninguna en particular, el filtro logarítmico barrerá a través de toda la prueba, pero se volverá a iniciar la lógica de separación en cada cambio de velocidad, dando con ello un espaciamiento logarítmico útil en cada período. Alternativamente, los usuarios pueden seleccionar períodos individuales de reducción. El primer y último puntos en el intervalo de reducción siempre se conservan.

Figura: 6.5.5 - 2 La reducción de datos por Delta-Signal (Presión en este caso)

Doble reducción de puntos logarítmica y enésimo - esto se aplicará Re-muestra de n puntos por la reducción ciclo logarítmico y mantener a cada punto de reducción de orden n en paralelo, para sumar los puntos restantes de cada uno. El primer y último puntos en el intervalo de reducción siempre se conservan. En la zona baja, introduzca valores para el punto enésimo para mantener y puntos por ciclo logarítmico.

Reducción de archivos de salida: un nuevo conjunto de datos reducido se creará, dejando los datos originales intactos en caso de que los usuarios deseen regresar a ella. Un RD1 prefijo por defecto será añadido al nombre del archivo.

Cuando los usuarios vuelven a la presión y de diálogo Tasa de preparación de datos, van a ver el nuevo archivo que contiene las columnas de datos reducidos:

Los usuarios pueden restaurar rápidamente los puntos eliminados por la última operación de reducción mediante la selección el icono Deshacer ("Deshacer", en la página 329). Para restaurar los puntos suprimidos por toda la reducción operaciones realizadas en el archivo seleccionado, haga clic en el icono de iniciación ("Inicializar", en la página 329).

AlisandoEl propósito de la opción de suavizado es mejorar la relación señal a ruido de una o varias series de tiempo seleccionado ( presión, velocidad, temperatura, etc.).

Figura: 6.5.5 - 3 Introduzca cuadro de diálogo Suavizado detalles

Columnas para alisar - Elija una o más columnas de la lista de datos disponibles.

PanSystem asignará prefijos por defecto a las columnas de salida filtrada (por ejemplo, si la columna de entrada se llama presión, la salida por defecto será suavizado SM1 presión.

Una segunda operación de suavizado sobre la presión creará una salida predeterminada presión de la columna SM2, y así sucesivamente. (Una segunda operación de suavizado en SM1 presión creará una columna de salida por defecto SM1 SM1 Presión)).

Los usuarios pueden alterar los nombres de salida a través del botón Nombres ... si se desea.

Creación de una nueva columna de datos para los datos de suavizado significa que los datos sin suavizar aún existe y se puede recuperar si es necesario. Los iconos Inicializa y deshacer mencionadas al final de la sección anterior sobre la reducción de datos NO quitar los efectos de suavizado.

Figura: 6.5.5 - 4 suavizadas cuadro de diálogo de nombres de columna

El algoritmo de suavizado es un estimador lineal local basada en los vecinos más cercanos, es decir, una estimación suavizada de los datos se construye mediante regresión lineal local sobre cada punto de la serie temporal.

Ventana Span determina el grado de suavizado, y representa la fracción de los datos (puntos en toda la prueba, período de prueba seleccionada, o si extrae cuadro) que han de ser utilizados en el local de ajuste por mínimos cuadrados. Por ejemplo, supongamos que hay n = 50 puntos y la duración de la ventana Sp=0.1. El número de puntos de vecino más cercano para ser usado en el filtro se calcula como Mspan = 50 x 0,1 = 5.

Supongamos que el filtro de suavizado está en el punto de datos (tn, pn). En primer lugar se encuentran los Mspan vecinos más cercanos al punto de datos actual. A continuación, una línea de mínimos cuadrados se monta en el conjunto formado por el punto de datos actual y sus vecinos más cercanos. Si la ecuación de esta recta es:

.

entonces el valor del punto de datos suavizada a tn se calcula como:

Este proceso se lleva a cabo para todos los puntos de datos, lo que resulta en una nueva serie de suavizado

puntos

La siguiente figura muestra esta situación en un punto de datos

La naturaleza de la línea de ajuste se rige por el peso base y la forma de ponderación en la zona Suavizante Tipo local.

Peso base:

El tiempo lineal seleccionará los puntos Mspan que son más cercanas a tn en tiempo real (ti-tn).Registro de tiempo selecciona los puntos Mspan que son más cercanas a tn en el tiempo logarítmica (logti-logtn).Con la adquisición de datos de alta densidad, los usuarios probablemente no miran mucha diferencia entre los dos métodos. La opción de tiempo de registro se recomienda para un calibre de la muestra de manera logarítmica (o delta-p), donde aparecerán los datos en bruto bastante uniformemente espaciadas en el tiempo logarítmico.

Forma Ponderación:

Cada punto en el grupo de Mspan se multiplica por un peso, w, de los mínimos cuadrados locales estiman.

Puntos adicionales desde el punto de datos actual se asignan menos peso que los puntos

más cerca de él. Las funciones que se utilizan para el cálculo de las ponderaciones son:

• Peaked - esto discrimina fuertemente en contra de puntos (ti) no inmediatamente adyacentes a thecurrent punto (tn):

donde es la distancia desde el punto de datos actual al punto más alejado de datos en el grupo de Span

• Distribuido - coeficiente corrector se distribuye más uniformemente sobre la Span grupo, con una menor una grave discriminación contra los puntos más remotos. La función de ponderación "tri-cubo del núcleo“ es:

se ha definido anteriormente.

Minimizar el efecto final intenta reducir los efectos finales artificiales que resultan de suavizado.

Estos son vistos más fácilmente en el gráfico doble logarítmico como patadas al final del derivado. El fin

efecto de la reducción al mínimo reduce gradualmente el número de vecinos más cercanos de Mspan a 1 como el final de la serie de datos se aborda. Esto se realiza a la inversa en el comienzo del conjunto de datos, donde el número de vecinos más cercanos se incrementa de 1 inicialmente Mspan.

Figura: 6.5.5 - 5 suavizado Ejemplo - datos reales

6. 5. 6. Inicializar

Utilice Inicializar para cancelar el efecto de todas las deleciones de datos y reducciones. Si los usuarios tienen realiza la función Confirmar (véase la Sección 6. 5. 8 "Confirmar", en la página 329), inicialice será sólo devuelven los datos al estado que tenía cuando se confirmó el pasado, la restauración de todos los cambios realizados desde entonces. PanSystem escribe los datos reducido en un nuevo archivo, por lo que los datos originales hace en de hecho permanecen intactos en un archivo separado (véase la Sección 6. 5. 5 "Reducción de datos y suavizado", en página 318), en caso de usuarios que tenga que volver a ella.

Hechos en:

Todos los archivos de trazado.

6. 5. 7. Deshacer

Utilice Deshacer para deshacer la última reducción de datos única o supresión que se realizó. A recuperar los datos eliminados en reducciones de datos anteriores utilizar la opción Inicializar (descrito anteriormente). Los usuarios sólo pueden recuperar los datos de esta manera tan lejos como la última vez que seleccionan la Confirmar herramienta (descrito a continuación).

Hechos en:

Todos los archivos de trazado.

6. 5. 8. Confirmar

Las funciones de reducción de datos y Supresión de hecho Únicamente consideran los datos seleccionados internamente para su posible borrado - los puntos son todavía recuperables por el Deshacer e inicializar herramientas. Los Confirmar herramienta se utiliza para confirmar que los datos son sin duda va a ser comprimido y borrar los puntos de forma permanente.

En particular, el uso Confirmar antes de guardar un archivo PAN después de la reducción de un gran conjunto de datos, o los puntos marcados para su eliminación seguirán estando presentes (aunque invisible).

Los datos borrados serán eliminados por la operación Confirmar. Ni la inicialización ni deshacer funciones serán capaces de restaurar los datos a su estado anterior una vez que una operación de confirmación ha sido hecho. Sin embargo, PanSystem escribe los datos reducido en un nuevo archivo, por lo que los datos originales no, de hecho, permanecerá intacto en un archivo separado (véase la Sección 6. 5. "Reducción de datos y 5 Suavizado ", en la página 318) y se pueden recuperar fácilmente debería usuarios que tenga que volver a ella.

Si los usuarios están trabajando con más de 160.000 puntos, y se han remuestreada a menos que esto, PanSystem automáticamente tratará de transferir los datos reducido a la memoria en Confirmar. Si los usuarios no tienen suficiente memoria, Windows página desde el disco si es necesario. operaciones de edición posteriores se vuelven considerablemente más rápido una vez que los datos están en la memoria.

Hechos en:

Todos los archivos de trazado.

6. 5. 9. Número

Número utilizar para visualizar el número de puntos de datos que no son eliminados en un período de prueba seleccionada o períodos, o en toda la trama, si no se han seleccionado los períodos de prueba.

Ver Sección 6. 5. 8

"Confirmar", en la página 329 para obtener información sobre las implicaciones de rendimiento del número de puntos.

Hechos en:

El período de prueba seleccionada o toda la información si no hay período de flujo seleccionado.

6. 5. 10.

Copiar y pegar una sección de datos (incluyendo el tiempo) de otro archivo Utilice Copiar y pegar desde una sección de datos (incl. Tiempo) para reparar una sección de un archivo en otro archivo. Todas las columnas de datos, incluidos los tiempos, se copiarán, borrando cualquier dato ya presente en la sección correspondiente del archivo de destino. Esta herramienta también se puede utilizar para copiar y pegar en el inicio o al final del archivo de destino.

Si el archivo de origen tiene un menor número de columnas de datos que el archivo de destino, se pegarán los datos que faltan en como ceros. Si tiene más columnas que el objetivo, las columnas adicionales no se copiará.

Hechos en:

Un área definida por el arrastre de la caja (todos los datos en el intervalo de tiempo abarcado por la de la caja). Los operación sólo se habilita cuando se trazan dos archivos. El archivo de destino para el parche es el archivo que ha sido seleccionada como archivo de datos "Maestro".

Los datos de origen se deja intacto en el archivo de origen - se copia, no corte.

Qué hacer:

1. Seleccione el archivo de datos de destino para recibir el parche como el archivo de datos "master" (Ver Sección 6. 3

"Selección de datos maestros para el análisis", en la página 310).

2. Trace el archivo de datos maestros y el archivo que se utilizará como fuente para el parche (que es lo suficientemente

sólo para trazar sus presiones, no hay necesidad de trazar todo - cualquier otro tipo de datos se copiarán de todas formas).

3. Seleccionar el intervalo de tiempo para copiar y pegar arrastrando un cuadro a su alrededor. Si los usuarios no se dibujan

una caja, se utilizará todo el intervalo de tiempo trazado.