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(Frage) beantwortet  | | Datum: | 14:46 Mi 23.07.2008 | | Autor: | Barla |
Ich will die Lebensdauer einer Wolke berechnen (wie lange ist die Konzentration über einem bestimmten Schwellenwert). Dafür habe ich eine For-Schleife verwendet. Für den Fall, dass sich die Wolke auflöst und später eine neue entseht, möchte ich neu mit zählen beginnen, wenn die Konzentration wieder unterschritten wird.
Mit break habe ich bereits die Lebensdauer der ersten Wolke.
Wie kann ich an diesem Punkt eine neue Schleife einfügen um die Lebensdauer der zweiten Wolke zu ermitteln?
sek_alt=0;
for i=1:size(matrix, 1)
if matrix(i,2)<schwellenwert;
sek_neu=sek_alt;
else sek_neu=sek_alt+1;
sek_alt=sek_neu;
end
if (matrix(i,2)<schwellenwert) && (sek_neu>0);
break
end
end
Vielen Dank für die Hilfe.
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 18:44 Mi 23.07.2008 | | Autor: | Blech |
| 1: | A=0; i=1; j=1;
| | 2: | for i:size(matrix, 1)
| | 3: | if matrix(i,1)<schwellenwert
| | 4: | A(j)=A(j)+1;
| | 5: | else
| | 6: | j=j+1; A=[A, 0];
| | 7: | end
| | 8: | end
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Sollte funktionieren. Konnte es leider nicht testen =P
Es sollte einen Vektor A ausspucken, dessen Einträge angeben wieviele Elemente lang der Schwellenwert jeweils unterschritten wurde.
D.h. unter anderem auch, daß Du viele Nullen kriegst, wenn er lange nicht unterschritten wurde. Das könntest Du mit elseif oder mit einem
A=A(A>0);
am Ende des Programms rausfiltern.
ciao
Stefan
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Hallo,
noch eine Idee von mir: Es geht auch ohne for-Schleifen und wachsende Arrays.
d = diff(matrix(:,2)>=schwellenwert);
t=find(d);
dt=diff(t);
lebensdauer = dt(1+(d(t(1))==-1):2:end);
Hier wird zuerst ermittelt, an welchen Stellen in den Daten der Schwellwert über- (=1) oder unterschritten (=-1) wird (d). Dann werden diese Zeitpunkte explizit gespeichert (t). Danach werden die Zeitspannen zwischen aufeinanderfolgenden Zeitpunkten ermittelt (dt), aus denen dann diejenigen herausgesucht werden, während derer die Konzentration über dem Schwellwert war (lebensdauer). Das sind dann die Lebensdauern aufeinanderfolgender Wolken.
Diese Lösung hat den Vorteil, dass sie bei etwas größeren Datenmengen um Größenordnungen schneller ist.
Allerdings gebe ich keine Garantie auf deren Richtigkeit...
Gruß
Martin
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 19:50 Do 24.07.2008 | | Autor: | Barla |
Vielen Dank, das klappt bestens :)
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