ich bin ein eher seltener Schreiber da zu den meisten Fragen und Problemen schon Antworten gibt... wenn nicht hier dann in den anderen Foren.
In diesem speziellen Falle habe ich aber nichts gefunden:
Fuer ein aktuelles Projekt arbeite ich mit Messdaten welche analysiert bzw. visualisiert werden muessen. Dazu verbinde ich die vorhandenen Werte per 'Inverse Distance Weighted'... auch wenn die daraus resultierenden Daten rein spekulativ sind, die Kurve gefaellt mir gar nicht!
Gibt es eine Praktikable Loesung das zu harmonisieren oder einen anderen/besseren Ansatz?
Vielen Dank.
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Structure DATEN
X.f
Y.f
EndStructure
Global NewList DATEN.DATEN()
OpenWindow(0, 0, 0, 640, 490, "")
CanvasGadget(1, 0, 0, 640, 490)
AddElement(DATEN()) : DATEN()\x = 100 : DATEN()\y = 400
AddElement(DATEN()) : DATEN()\x = 300 : DATEN()\y = 400
AddElement(DATEN()) : DATEN()\x = 400 : DATEN()\y = 150
AddElement(DATEN()) : DATEN()\x = 600 : DATEN()\y = 100
StartDrawing(CanvasOutput(1))
For x = 0 To 639
a.d = 0
b.d = 0
ForEach DATEN()
xd.d = (x - DATEN()\X) * (x - DATEN()\X)
yd.d = (0 - 0) * (0 - 0)
dist.d = xd + yd
If dist <> 0
a = a + DATEN()\Y / dist
b = b + 1 / dist
Else
a = a + DATEN()\Y / 1
b = b + 1
EndIf
Next
c.d = a / b
Circle(x, 480-c, 4, RGB(0,0,0))
Next
ForEach DATEN()
Circle(DATEN()\X, 480-DATEN()\Y, 10, RGB(255,0,0))
Next
StopDrawing()
Repeat
Select WaitWindowEvent()
Case #PB_Event_CloseWindow
End
EndSelect
ForEver


