DataLab ist ein kompaktes Statistikprogramm zur explorativen Datenanalyse. Weitere Informationen finden Sie auf den DataLab Webseiten ....



Digitalisierung von Messkurven

Befehl: Werkzeuge -> Kurven digitalisieren...

Die Digitalisierung von aufgezeichneten Messdaten die nicht in digitaler Form vorliegen ist nach wie vor ein Problem von allgemeinem Interesse. Sei es, dass es sich um Diagramme aus x-t-Schreibern handelt, oder um publizierte Diagramme in Magazinen, oder um Bilder, die durch ein Messgerät erzeugt worden sind - immer tritt das Problem auf, gedruckte (Analog-)Daten in digitale Form zu bringen. Da die automatische Vektorisierung meist schlechte Ergebnisse liefert (z.B. durch die Verwechslung des Skalenrasters mit den Nutzdaten), bleibt meist als einziger Ausweg die Daten durch menschlíche Arbeit zu digitalisieren.

DataLab unterstützt diesen Prozess durch ein einfaches aber effizientes Werkzeug, mit dem man Punkte auf einer Kurve in einem kalibrierten Diagramm setzen kann. Die Kalibration verlangt unverzerrte Bilder oder Diagramme, allerdings dürfen die Bilder beliebig verdreht sein. Logarithmische Skalen werden ebenfalls unterstützt.

Im Prinzip läuft die Digitalierung von gedruckten Vorlagen immer nach denselben vier Schritten ab:

  • das (gescannte) Bild laden
  • das Bild kalibrieren
  • die Datenpunkte auf der interessierenden Kurve setzen
  • die digitalisierten Werte abspeichern

Kalibrierung eines Diagramms
Um ein Diagramm zu kalibrieren muss zuerst der Knopf "Kalibrierung" gedrückt werden. Neue Kalibrationspunkte können nun eingegeben werden, so lange der Knopf gedrückt ist. Ebenso können existierende Kalibrationspunkte bearbeitet werden.

Um einen Kalibrationspunkt hinzuzfügen klicken Sie einfach an der Stelle des neuen Punktes in das Bild. Darauf wird ein Fenster zur Eingabe der Kalibrationsdaten geöffnet, in dem Sie die wirklichen Werte an der ausgewählten Stelle eingeben können. Die Kalibrationspunkte werden in der Kalibrationstabelle rechts unten im Digitalisierungsfenster angezeigt. Hier wird auch die Qualität des Kalibrationsmodells (das ein bilineares Regressionsmodell ist) durch das Bestimmtheitsmaß für beide Achsen getrennt angezeigt (r2(x) und r2(y)). Diese beiden Indikatoren sollten für ein brauchbares Kalibrationsmodell nahe bei 1.0 sein. Falls einer dieser Werte kleiner als ein kritische Grenze sind, werden die Werte in rot angezeigt, um den Benutzer auf ein mögliches Kalibrationsproblem hinzuweisen.

Sie können existierende Kalibrationspunkte mit Hilfe des Kontextmenüs der Liste der Kalibrationspunkte löschen oder verändern (Rechtsklick in die Liste).


Last Update: 2012-Jul-25