# Post Analyzer

Dies Tool kann Zeitreihen-Daten, z.B. Daten aus dem Data-Browser, auf verschiedene Arten analysieren.

## Add Data

Holen von Daten in den Data-Browser-Plot, dann öffnen des Data-Browser-Config-View und benutzen des Kontextmenus des ausgewählten Data-Browser-PVs oder Formel-Items, um die Daten zum Postanalyser zu schicken.

## Algorithms

Im Folgenden werden die verfügbaren Algorithmen beschrieben.

### Original Data

Dieser Algorithmus stellt einfach die Originaldaten des ausgewählten Kanals dar.

#### Crop

Der "crop"-Befehl löscht alle Messdaten, die vor oder hinter dem sichtbaren Bereich der Zeitachse des Plot-Fensters liegen. Dies kann benutzt werden, um den Algorithmus auf Teilmengen der Original-Daten zu beschränken.

#### Baseline Removal

Der "Baseline"-Befehl verschiebt das untere Ende der (vertikalen) Y-Achse in den Daten-Nullpunkt, d.h. er zieht den Wert des unteren Y-Achsenabschnitts von allen Messwerten ab.

### Line Fit

Ausführen eines Line-Fits auf die Daten. Die Steigung der Linie widerspiegelt die Änderung des Signals innerhalb einer Sekunde.

### Exponential Fit

Versucht, die Daten an einen exponentiellen Anstieg oder Abfall zu fitten.

Man beachte, dass dies nur funktioniert, wenn das Signal sich wirklich wie eine exponentielle Funktion `ampl * exp(-x/decay)` verhält. Wenn das Signal einen konstanten Offset `baseline + ampl * exp(-x/decay)` enthält, geht der Fit schief. Manchmal kann man diesen Baseline-Offset beseitigen, indem man so zoomt, dass das untere Ende der Y-Achse unter dieser Baseline ist und dann den "Baseline" removal button benutzt.

### Gaussian Fit

Versucht, die Daten an eine Gauss-Verteilung zu fitten.

### Correlation

Korreliert zwei verschiedene Kanäle, benutzt den einen für die X-Achse und den anderen für die Y-Achse. Wenn beide Kanäle gleich oder sehr ähnlich sind, ist das Ergebnis eine diagonale Linie.

### FFT

Berechnet die Fourier-Transformation, d.h. das Frequenzspektrum des Signals. Die Daten im ursprünglichen "Original Data"-Beispiel repräsentierten eine Röhre, die sich alle 4 Minuten einmal dreht, d.h. alle 240 Sekunden bzw. 1/240=0.004 Hz. Die FFT zeigt diese 0.004 Hz-Komponente zusätzlich zu der normalen grossen DC-Komponente bei 0 Hz und einigen anderen Komponenten.

#### Aliasing, Nyquist Limit

Das obere FFT-Spektrum-Limit liegt bei der sog. Nyquist-Frequenz. Wenn Daten-Punkte alle T Sekunden gegeben sind, ist die Nyquist-Frequenz 1/(2T) Hz. Wenn man jede 0.1 Sekunden sampelt, d.h mit 10 Hz., dann beinhaltet die FFT Komponenten bis zu 5 Hz. ...

... wie man in der FFT-Ansicht sieht:
Aber ein 6-Hz-Signal kann in so einem "undersampled setup" (???) nicht richtig dargestellt werden. Die FFT zeigt dann eine alias-4-Hz-Komponente statt der wahren 6-Hz-Frequenz.

#### Window Filters

Die Sample-Frequenz bestimmt as obere Limit des FFT-Spektrums und die Gesamtanzahl von Samples bestimmt die Granularität der FFT. Häuig liegen die interessierenden Frequenzen zwischen Spektrum-Punkten, für die die FFT berechnet wird. Durch Benutzung eines Fenster-Filters für die Original-Daten können solche Probleme vermindert werden. See detailed FFT description.