Trendanalyse-Verfahren

Zusammenfassung

Als wir uns im Abschnitt 5.2 mit der Stationarität von Meßdaten auseinandersetzten, führten wir aus, daß stationäre Zufallsprozesse, die der Normalverteilung unterliegen, was bei den meisten Anwendungen im technisch-naturwissenschaftlichen Bereich vorausgesetzt werden kann, einen zeitlich konstanten Mittelwert und eine zeitlich konstante Varianz aufweisen. Da dies jedoch in der Realität äußerst selten auftritt, vielmehr ist der Normalfall der, daß der Mittelwert mehr oder weniger niederfrequenten Schwankungen unterliegt, sind Überlegungen anzustellen, aufwelche Weise möglichst elegant diese niederfrequenten zeitlich variierenden Mittelwerte eleminiert werden können. Ein auf das jeweilige Anwendungsgebiet angepasstes Filter ist sicherlich eine der denkbaren Lösungen des Problems. Bei Digitalmeßdaten wäre dies dann ein Digitalfilter. Um die Herleitung und Anwendung eines sehr variablen und anpassungsfähigen Filters mit den gewünschten Eigenschaften geht es uns nunmehr im vorliegenden Abschnitt 6.