DE3520014A1

DE3520014A1 - Datenkorrelationsanordnung und verfahren zur bestimmung von anpassungen durch pseudokorrelationswerte

Info

Publication number: DE3520014A1
Application number: DE19853520014
Authority: DE
Inventors: Yair Haifa Shimoni
Original assignee: Elscint Ltd
Current assignee: Elscint Ltd
Priority date: 1984-06-05
Filing date: 1985-06-04
Publication date: 1985-12-05
Also published as: JPH0529949B2; IL75267A; US4616333A; FR2569023B3; FR2569023A1; NL8501625A; IL75267A0; JPS6182271A

Description

* ^: " 3I200H

Datenkorrelationsanordnung und Verfahren zur Bestimmung von Anpassungen durch Pseudokorrelationswerte

Die Erfindung bezieht sich auf die Datenverarbeitung von Datenströmen und insbes. auf Datenkorrelationsanordnungen und Datenkorrelationsverfahren zur Verwendung bei der Anpassung von Mustern in erfaßten Datenströmen mit vorbestimmten oder "Schablonen"-Mustern (template patterns).

Unter den vielen Datenverarbeitungsmethoden, die bei der Verarbeitung von Datenströmen angewendet werden, gibt es die Methode des "Musteranpassens" (pattern matching). Dieser Vorgang bezieht erfaßte Daten auf ein vorbestimmtes Muster oder eine Schablone oder paßt erfaßte Daten an ein entsprechendes Muster oder eine Schablone an. Bestimmte Anpassungstechniken verwenden mathematische oder geometrische Messungen des Datenmusters und der Schablone, um numerische Werte für den Grad der Anpassung zu erzielen. Diese Anpassungstechniken werden manchmal als "Korrelationsverfahren" zur Anpassung bezeichnet. Diese Korrelationsverfahren verwenden Theoreme der statistischen Theorie.

Beispiele für die Korrelation und die Verwendung der Korrelation finden sich auf ganz unterschiedlichen Gebieten, wie z.B. der medizinischen Abbildungstechnik für diagnostische Zwecke, der militärischen Überwachungsabbildung zum Zwecke der Feststellung von Feindeinheiten, für die Informationstechnik (insbes. für die Fehleranzeige und -korrektur und die Anzeige spezifischer Signale) usw.

Korrelationsverfahren und -anordnungen werden auch beispielsweise zur Bestimmung der Lage von R-WeIlen in Elektrokardiogrammaurzeichnungon (EKG) und zum Klassifizieren des Herzschlagtaktes (entsprechend der Form der sogenannten QRS-Form der EKG-Aufzeichnung) in eine von verschiedenen Typen verwendet.

*4

352O0H

Eine häufig verwendete Korrelationstechnik ist als "lineare Korrelation" bekannt. Dies ist eine statistische Technik, bei der die Korrelation durch den Wert der Kriterien R bestimmt ist:

Σ (Xi-X) (Yi-Y) XY - X Y

R_ _ I τ \

(Σ. (Xi-X)- £ (Yi-Y) ) (VAR(X)*VAR(Y))^/2-Ί = Ί ί = 1

wobei Y die Schablonendaten, X die erfaßten Daten, Y den arithmetischen Mittelwert der Schablonendaten und X den arithmetischen Mittelwert der erfaßten Daten bezeichnet; R E [l, -Ij d.h. R hat einen Wert zwischen +1 und -1 inklusive. Es hat einen Wert von +1, wenn die erfaßte Form und die Schablonenform gleich aussehen, und einen Wert von -1, wenn eine Form eine genau höhenvertauschte exakte Anpassung der anderen ist; in diesen Fällen kann für i geschrieben werden:

Yi = aXi + b (eine lineare Beziehung)

und R ist gleich: +1, wenn a größer als O,

-1, wenn a kleiner als 0 ist.

Die Symbole Xi und Yi bezeichnen geordnete Sätze, wobei i der Ordnungsindex ist; R hat einen Wert von 0, wenn keine Beziehung zwischen dem erfaßten Muster und dem Schablonenmuster vorhanden ist, und VAR ist die statistische Variation.

Eine Anpassung wird gewöhnlich erklärt, wenn R oder R (der absolute Wert bzw. der Wert ohne Vorzeichen) einen Wert über einem vorbestimmten Schwellwert hat. Dieser Schwellwert wird nahe genug an 1 (z.B. 0,85) gewählt, um fehlerhafte Anpassungen zu vermeiden, insbes., wenn die Daten "verrauscht" sind.

Die zu prüfenden Daten sind normalerweise eine Darstellung einer bestimmten physikalischen Information in dem geprüften Gegenstand. Aufgrund von Systembeschränkungen und Ungenauigkeiten wird die gleiche physikalische Information nicht notwendigerweise durch den gleichen Datenwert bei wiederhol-

ORIGINAL INSPECTED

"352OOH

ter Messung dargestellt. Diese Unterschiede werden als "Rauschen" bezeichnet. Je größer die Streuung der Datenwerte für eine gegebene physikalische Information ist, desto höher ist das Rauschen in dem Datenstrom des Meßsystems. Ein derartiges "Rauschen" kann ein fehlerhaftes Muster erzeugen, das an das "Schablonen"-Muster erinnert. Ziel des Korrelationsverfahrens (oder einer Anpassung) ist es, diese fehlerhaften Muster zu vermeiden.

Die lineare Korrelation ergibt eine Anpassung nur nach der linearen Abhängigkeit. Die Maßstäbe zwischen der Schablone und den Daten können sich in weitem Umfang unterscheiden, und trotzdem wird R gleich 1. Dies ist für manche Anwendungsfälle notwendig, bei vielen Anwendungsfällen jedoch ist ein Korrelationsverfahren erwünscht, das sowohl den Maßstab als auch die Form erkennt.

Ein weiteres Problem beim Stande der Technik ist, daß ein relativ großer Aufwand an Computerzeit und Speicherraum erforderlich ist. Dies ist durch verschiedene Faktoren bedingt, z.B.:

a) Es sind Mittelwerte von erfaßten Daten erforderlich, um einen Vergleichs- oder Bezugswert zu erzielen; dies bedeutet, daß es erforderlich ist, Mittelwerte zu berechnen, bevor der Korrelationswert berechnet wird. Dies bedeutet auch, daß alle Datenwerte im Computer gehalten werden müssen, wenn ein Korrelationsfaktor für aufeinanderfolgende Punkte berechnet wird. Das gleiche gilt für den Fall, daß ein gegebener Punkt des Korrelationsfaktors über eine Anzahl von Datensatzgrößen berechnet wird. In beiden Fällen müssen für jede Änderung neue Werte berechnet werden.

b) Für jeden Wert von i sind mindestens zwei Multiplikationen erforderlich; die Multiplikation ist eine verhältnismäßig aufwendige Computeroperation.

c) Es sind Quadratwurzeln erforderlich, die mehr Computerzeit in Anspruch nehmen.

Bei den bekannten Verfahren ist somit für die Durchführung der Berechnungen ein zu hoher Zeitaufwand erforderlich, so daß die Verwendung dieser bekannten Korrelationsverfahren auf die Echtzeitanwendung beschränkt ist.

Die Wissenschaftler auf dem Gebiet der Datenverarbeitung, z.B., wenn die Datenverarbeitung zu Zwecken der Musteranpassung erfolgt, sind stets auf der Suche nach neuen Verfahren und Systemen, mit denen es möglich ist, die für die Korrelationsberechnungen erforderliche Zeitdauer zu verringern und die Genauigkeit der Endresultate zu verbessern.

Aufgabe der Erfindung ist es somit, schneller arbeitende und verbesserte Korrelationsverfahren und -anordnungen zu schaffen. Diese neuen Korrelationsverfahren werden als Pseudokorrelation bezeichnet, da sie nicht den klassischen, bekannten Korrelationsverfahren oder -anordnungen folgen. Eine Darstellung der Korrelation ergibt sich z.B. aus einem Aufsatz von D.I. Barnea und H.F. Silverman in Transactions on Computers, 1972.

Gemäß der Erfindung ist ein Verfahren zur Bestimmung darüber, ob neu erfaßte Daten einem vorbestimmten Muster angepaßt sind, dadurch gekennzeichnet, daß

ein erster Satz von Daten Yi an einer Vielzahl von N Datenstellen, die die vorbestimmten Muster beschreiben, festgestellt wird und daß die Punkte darin mit Yi nummeriert werden, wobei i = 1, 2, ..., N,

ein zweiter Satz von Daten Xi mindestens der gleichen Anzahl von Datenpunkten N aus einer Datenerfassungsanordnung erfaßt wird, wobei der zweite Datensatz die Daten an N Punkten von Beginn der Messung bis zu dem letzten erfaßten Datenpunkt enthält,

ein Teilsatz von Datenpunkten der gleichen Zahl N ausgewählt wird und die Punkte darin mit Xi nummeriert werden, wobei

i = 1,2, N,

ein Vergleichswert innerhalb des ersten Satzes und ein Vergleichswert innerhalb des Teilsatzes ausgewählt wird, ein Divisor und ein Dividend aussein ersten Datensatz, der das vorbestimmte Muster beschreibt, und dem Datenteilsatz, der das erfaßte Muster beschreibt, berechnet wird, wobei Dividend und Divisor aus Werten bestehen, die durch die Summierungen von Subtraktionen unter Verwendung des ersten Datensatzes, des Teilsatzes und der ausgewählten Vergleichswerte erhalten werden, und

der unter Verwendung des Dividenden und Divisors erhaltene Quotient mit einem Schwellwertpegel zur Bestimmung der Anpassung verglichen wird.

In weiterer Ausgestaltung der Erfindung wird ein Dividend verwendet, der die Summierung der absoluten Werte der Differenz zwischen der Größe des DatenteilSatzwertes an jeder Stelle minus dem Wert des ersten Datensatzes an jeder Stelle, und der Größe des Datentexlsatzwertes an der ersten Stelle minus dem ersten Datensatzwert an der ersten Stelle darstellt. Der Divisor ist die Summe der Summierungen der absoluten Werte (1) des Teilsatzdatenwertes an jeder Stelle minus dem Teilsatzdatenwert an der ersten Stelle, und (2) des ersten Datensatzwertes an jeder Stelle minus dem ersten Datensatzwert an der ersten Stelle.

Die obigen Summierungen sind gegeben durch:

K/ V₁ ,

5" I(Xi-Xl) - (Yi-Yl)I Σ (Xi-Yi) - (Xi-Yi)I .£— ' r - -ί

ρ _ t,»-i rii (2)

y ν/ ν/ κ/

£_ )Xi-Xl I + 2^1 Yi-YlI ΣΓ I Xi-XlI + Σ |Yi-Yl |

I^ t«i lm "o~f

wobei jV} der absolute Werte von V ohne Vorzeichen ist.

Nach einem weiteren Merkmal der Erfindung wird vorgeschlagen, den Quotienten mit 2 zu multiplizieren, den multiplizierten Quotienten von 1 zu substrahieren und die Differenz mit einem Schwellwert zu vergleichen, um die Anpassung zu bestimmen.

3620014

Der Pseudokorrelationswert ist gegeben durch:

2. I(Xi-Xl) - (Yi-Yl)1 'ψ- ρ

Σ I Xi-XlI ir Σ I Yi-Yl I

r = 1 - 2P = 1 - 2 * 'ψ- ρ = usw; (3)

In Abänderung dieses Vorschlages kann auf die Multiplikation mit 2 wei und die Subtraktion von 1 verzichtet werden und der Quotient mit einem Schwellwert verglichen werden.

Nach einer weiteren Ausführungsform der Erfindung wird vorgeschlagen, daß

Yl- und Xl-Werte eines jeden der Datensätze als Vergleichswerte für diese Sätze verwendet werden, Yl von Yi und Xl von Xi an jeder Stelle der Datenpunkte der vorbestimmten Form und der erfaßten Form zu Erzielung der Differenzen (Xi - Xl) und (Yi - Yl) an jedem der Datenpunkte, an denen Daten erfaßt worden sind, subtrahiert wird, die Differenzen an jedem Datenpunkt subtrahiert werden, um neue Differenzen (Xi-Xl) und (Yi-Yl) zu erhalten, als Divisor die Summe der Summierungen der absoluten Werte der Differenzen (Xi-Xl) und (Yi-Yl) an jedem der Datenpunkte berechnet wird, an welchem Daten erfaßt worden sind, und als ein Dividend die Summierung des absoluten Wertes von (Xi-Xl) und (Yi-Yl) berechnet und der Quotient erhalten wird.

In manchen Anwendungsfällen ist die Schablone gegeben, bevor die Erfassung beginnt, während bei anderen Anwendungsfällen eine Schablone aus den erfaßten Daten konstruiert wird, üblicherweise während des ersten Teiles der Erfassung. Bei manchen Anwendungsfällen bleibt die Schablone während der Erfassung und des Vergleichsvorganges unverändert, während sie bei anderen Anwendungsfällen periodisch, sporadisch oder kontinuierlich weitergeschaltet wird. Die Erfindung umfaßt alle diese Fälle.

Bei manchen Systemen ist es zweckmäßig, die Werte aller Daten in der vorbeschriebenen Weise echt zu berechnen. Vorzugsweise werden jedoch im Falle der Erfindung die Schablonendifferenzen Yi-Yl und die Summierung der absoluten Differenzen Yi-Yl einmal für jede Schablone berechnet. Es ist dann zweckmäßig, einen neuen Satz von Schablonendaten

zi = Yi-Yl und Z = Yi-Yl

zu definieren. Für diese Werte können der gleiche Quotient und die Pseudokorrelation, die durch die Gleichungen (2) und ( 3) festgelegt sind, wie folgt definiert werden:

^N ι

^T \ Xi-Xl-Zi (

P = Ί°*. (4a)

Σ1 xi-xiI + ζ

% \ xi-xi-zi

_{r β} 1-2* ±~ = - 2P (4b)

Σ I Xi-Xl I + Z 1 = 2.

Hieraus ergibt sich, daß die Berechnung der Pseudokorrelation wesentlich schneller und einfacher als die der linearen Korrelation erfolgt, da

a) keine Multiplikationen mehr erforderlich sind,

b) keine Quadratwurzeln berechnet werden,

c) die Anzahl von verarbeiteten Datenpunkten kleiner als 1 ist, da i=l aus allen Summierungen eliminiert werden kann,

d) die Änderung der Größe des Datensatzes keine neuen Berechnungen der Schablone oder des Wertes von Xl erfordert (wodurch der Mittelwert X ersetzt wird, der erneut berechnet werden mußte), und

e) Xl bei der Änderung der Datensatzes verglichen mit der erneuten Berechnung von X auf einfache Weise gefunden werden kann.

ORIGINAL IMSPECTED

Der numerische Maßstab 2 und die numerisch addierte 1, die Transformierung der Gleichung (2) in Gleichung (3), usw., sind nur zweckmäßige Konstanten, die so ausgewählt sind, daß die Pseudokorrelation ähnliche Eigenschaften wie die der linearen Korrelation hat. Diese lediglich als Beispiel angegebene Wahl beschränkt den Umfang der Erfindung in keiner Weise, und Gleichung (2) wird in Hinblick auf die Geschwindigkeit der Berechnung bevorzugt.

Die Eigenschaften der Pseudokorrelation nach Gleichung (3) oder (4) umfassen:

a) Wenn der geordnete Satz Xi sich um eine Konstante von Yi unterscheidet, jedoch den gleichen Maßstab hat, ergibt sich r = 1.

b) Für jeden Satz von Xi und jeden Satz von Yi liegt r zwischen +1 und -1, inklusive.

c) Wenn eine lineare Beziehung Xi = aYi + b besteht,

und wenn a größer als 1, ergibt sich r = (3-a)/(H-a), oder wenn a zwischen 1 und 0 liegt, ergibt sich r =

oder wenn a kleiner als 0 ist, ergibt sich r = 1. d) Für J al-»·«»«, ergibt sich r-*- -1 (d.h. je größer der absolute Werte von a, desto näher liegt r dem Wert -1).

Die Pseudokorrelation der Gleichungen (3) und (4) unterscheidet sich somit von der linearen Korrelation auf verschiedene Weise, z.B. wie folgt:

a) Sie spricht auf den Maßstab an,

b) sie spricht stärker auf Änderungen an (es wird ein geringerer Schwellwert benötigt),

c) der Satz Xi = C hat eine lineare Korrelation R=O mit einem beliebigen unterschiedlichen Satz Yi, jedoch r =

d) ein Satz Xi, der sich auf Yi in solcher Weise bezieht, daß er eine kreisförmige oder ringförmige Fläche in der XY-Ebene überdeckt, hat eine lineare Korrelation R=O

3S2OQ14

unabhängig von den Werten von Xi und Yi; derartige Sätze haben keine definierte Pseudokorrelation, obgleich r üblicherweise negativ ist,

e) wenn Yi ein linearer Satz Yi = Ai +B, und Xi ein weiterer linearer Satz Xi = Ci+D ist, wird die lineare Korrelation R gleich 1, während die Pseudokorrelation r gleich 1-2*| C-A I /C I C I + I A I ) ist, so daß dann, wenn C und A unterschiedliche Vorzeichen haben, r = 1 wird.

Die vorbeschriebene Technik kann auf viele unterschiedliche Arten von Korrelationen oder Pseudokorrelationen angewendet werden, z.B.

a) Mehrfachschablonen-Pseudokorrelation: Die Geschwindigkeit des Verfahrens ermöglicht den Vergleich des ankommenden Datenstromes mit verschiedenen Schablonen, um zu entscheiden, welche Schablone zu welchem Teil des Datenstromes paßt.

b) Mehrfachdaten-Pseudokorrelation: Die Geschwindigkeit des Verfahrens ermöglicht parallele Vergleiche einer Schablone mit verschiedenen Datenströmen.

c) Mehrdimensionale Korrelation oder Vektor-Pseudokorrelation: Die Schablone Y und die erfaßten Daten X sind beide n-dimensionale Vektoren:

ν ι Λ Z 3 η- .
X= ( ¹X, ^x, χ, χ)

(5) Y= (¹Y, ¹Y, ³Y >)

wobei die Skalare jx, jy die Projektion der Vektoren X und Y längs der jten Koordinatenachse bezeichnen.

Die "lineare" Korrelation ist dann:

% (Xi-X) (Yi-Y) XY - N X Y η R = -ρ - ^ - — = -—^ _π -— (6)

I Σ (xi-x)¹- Σ (Yi-Y)¹P*" I(Σ xi -NX ')

1=·Ί

t-1

ORIGINAL INSPECTED

^A* 3S200H

wobei der Punkt die "skalare" Multiplikation bezeichnet:

X · Y = ^x ^Λγ + ²x ²y + + ¹⁰X "y (7a)

X^I = ¹X²" + ²X² + + "χ*¹ usw. (7b)

Die skalare Multiplikation eines Vektors mit sich selbst (X) ist die Länge oder Größe des Vektors.

Die Erweiterung des Verfahrens nach vorliegender Erfindung auf mehrere Dimensionen erfordert die Anwendung folgender Gleichungen:

J_ Il Xi- Xl) - (Yi - Yl)

J₃

Il xi - xi Il + Σ (I Yi - γι

i 2

(8)

und ⁷¹T = 1 - 2

wobei das Symbol ν eine Pseudogröße (oder "Norm") ist, die die reguläre Vektorgröße ersetzt.

vl + I²V ί +

ν +

(9)

Um eine perfekte Anpassung zu erzielen ( ^¹ r = 1), müssen beide Sätze, der Schablonensatz und der erfaßte Satz, in allen ihren Projektionen exakt gleich sein, so daß sie gleiche Orientierung haben müssen. Ein anderes Verfahren wird benötigt, wenn die Formerkennung unabhängig von der Orientierung erforderlich ist.

Nachstehend wird die Erfindung in Verbindung mit der Zeichnung anhand eines Ausführungsbeispieles erläutert. Es zeigt:

Fig. 1 ein Blockschaltbild einer Anordnung zur Bestimmung der Pseudo-Korrelation,

Fig. 2 ein Blockschaltbild einer bevorzugten Ausführungsform einer Anordnung zur Bestimmung der Pseudo-Korrelation, und

Fig. 3a, b und c Beispiele graphischer Darstellungen einschließlich einer Schablone, einer erfaßten Formanpassung der Schablone und einer erfaßten Form-Nichtanpassung der Schablone, um die Arbeitsweise der Anordnung zur Bestimmung der Korrelation zu demonstrieren.

In Fig. 1 ist ein Blockschaltbild einer Anordnung 11 zur Bestimmung der Pseudo-Korrelation dargestellt. Die Bestimmungsanordnung weist zur Demonstrierung der Erfindung und der in Zusammenhang damit erläuterten Betriebsweise einen Erfassungsabschnitt 12 zum Erfassen von Daten auf, mit denen eine "Form", z.B. eine graphische Darstellung, erzeugt wird. Die erfaßten Daten werden an einen Verarbeitungsabschnitt 13 gegeben, in welchem die Daten verarbeitet werden. Der Verarbeitungsabschnitt 13 weist Vorkehrungen zur Übertragung von Daten in den Korrelationsverarbeitungsabschnitt 20 auf. Der Abschnitt enthält eine Schaltanordnung für die Schablonendaten, mit 14 bezeichnet, und eine Schaltanordnung zur Verarbeitung der erfaßten Daten, mit 16 bezeichnet. Ferner ist eine Schaltanordnung 17 zum Kombinieren der verarbeiteten Schablonendaten und der verarbeiteten erfaßten Daten vorgesehen.

Bei der hier beschriebenen Anordnung für EKG-Daten besitzen die Schablonendaten eine typische, charakteristische QRS-WeI-Ie, wie sie z.B. in Fig. 3a dargestellt ist. Es wird eine Anzahl (N) von Datenpunkten ausgewählt, die die charakteristische Form der QRS-Welle beschreiben. Die Zahl ist in vorliegendem Fall Acht. Somit sind die Schablonendatenwerte Yi für die N Punkte 1-8. Die Daten an diesen N Punkten werden im Speicher 15 gespeichert und dann zur Korrelation verwendet.

Der erste Arbeitsvorgang an den Schablonendaten besteht darin, den Dntenwort dos ersten Datenpunktes von dem Datenwert eines joden der acht Punkte zu subLrahieren. Dieser

35200U

Vorgang ist durch die Subtraktionseinheit 18 dargestellt. Die Eingänge der Subtraktionseinheit sind Yi und Yl und zeigen an, daß der erste Datenpunkt von dem Wert eines jeden der (N) Datenpunkte, von 1 - 8 im Falle vorliegenden Beispiels, subtrahiert wird.

In ähnlicher Weise ist der erste Arbeitsschritt an den erfaßten Daten die Subtraktion der Daten an dem ersten Punkt des ausgewählten Teilsatzes erfaßter Daten von den erfaßten Daten an jedem der Datenpunkte. Dieser Arbeitsschritt wird durch die Subtraktionseinheit 19 angegeben. Die aus den Einheiten 18 und 19 erhaltenen Differenzen werden dann verwendet, um eine neue Differenz zu bilden, die durch die Einheit 21 bezeichnet ist. Die Einheit 21 subtrahiert die Differenzen aus der Einheit 18 von den Differenzen aus der Einheit 19.

Die von den Einheiten 18 und 19 durchgeführten Subtraktionen erfolgen zur gleichen Zeit wie die Daten erfaßt werden. Somit bildet die Einheit 21 die Differenzen zwischen den Differenzen der Einheit 19 und der Einheit 18 für jeden der acht Datenpunkte.

Andererseits können ein oder mehrere Register vorgesehen sein, so daß die Einheiten 18 und 19 nicht gleichzeitig die Subtraktionen ausführen müssen. Der Ausgang aus der Einheit 21 wird in die Registereinheit 22 eingeführt. Die Registereinheit 22 registriert die absoluten Werte der durch die Einheit 21 erhaltenen Differenzen. Somit sind die Eingänge in die Registereinheit 22 die absoluten Werte der Differenzen zwischen den Ausgängen der Einheit 18 und 19 für die acht interessierenden Punkte. Zum Summieren der Werte in der Registereinheit 2 2 ist eine Vorrichtung 2 3 vorgesehen; insbes. stellt die Summiereinheit 23 am Ausgang 24 die absolute Summe der durch die Einheit 21 gegebenen Werte, im vorliegenden Falle Acht, dar.

Ta '"3'52QQU

Die Ausgänge der Einheiten 18 und 19 werden ferner in den Registern 26 und 27 registriert. Bei diesem Beispiel haben die Register 26 und 27 spezielle Datenwerte für jeden der Datenpunkte 1 - 8 in sich registriert. Die Ausgänge der Register 2 6 und 27 treten an den Ausgängen 28 und 29 auf. Die Ausgänge 28 und 2 9 weisen jeweils einen Satz von acht Datenwerten ohne das negative oder positive Vorzeichen auf, die in die Summierschaltungen 31 und 3 2 übertragen werden. Die Summierschaltungen ergeben absolute Werte an ihrem Ausgang. Die Ausgänge der Summierschaltungen 31 und 32 werden miteinander in der Addierereinheit 3 3 addiert.

Um den Ausgang der Einheit 23 durch den Ausgang der Addierereinheit 33 zu teilen, ist eine Teilereinheit 34 vorgesehen. Der Ausgang dieser Teilereinheit 34 ergibt auf der Leitung 3 6 die erforderlichen Korrelationskriterien. Dabei sind jedoch Vorkehrungen getroffen, die bewirken, daß dieser Ausgang kleiner als Eins wird. Insbesondere wird der Ausgang der Einheit 34 in der Einheit 37 mit 2 multipliziert. Dann wird der Ausgang der Einheit 3 7 in der Einheit 38 von plus Eins subtrahiert. Der Ausgang der Einheit 38 auf der Leitung 39 wird mit einem Schwellwert verglichen, der hier mit 0,5 bezeichnet ist. Ein Korrelationssignal, das angibt, daß eine Korrelation vorhanden ist, tritt am Ausgang der Einheit 41 auf der Leitung 42 auf, wenn der Wert auf der Leitung 3 9 größer als 0,5 ist, d.h., daß der Quotient P kleiner als 0,25 ist.

Die Blockschaltung nach Fig. 1 stellt eine spezielle Ausführungsform der Erfindung dar, die Pseudo-Korrelation kann jedoch auf viele unterschiedliche Arten festgelegt werden. Während ein Kriterium von 0,5 beschrieben worden ist, können unterschiedliche Kriterien an unterschiedlichen Stellen im Blockschaltbild verwendet werden, um festzulegen, ob eine Anpassung zwischen den Schablonendaten und den erfaßten Daten vorhanden ist oder nicht.

η 35200U

Fig. 2 zeigt das Blockschaltbild einer bevorzugten Ausführungsform einer Schaltung zur Berechnung des Quotienten P nach der Gleichung (2) und zum Vergleich mit einem Schwel1-wert T.

Bei dieser bevorzugten Ausführungsform werden die Daten von der Datenerfassungseinheit 12 erfaßt, während die schablonenverarbeiteten Daten bereits im Speicher 15a gespeichert sind. Die erfaßten Daten werden durch den Prozessor 13 verarbeitet, der auch die zu speichernden, zur Sichtanzeige zu bringenden und/oder zu verarbeitenden Daten durch andere Mittel für andere Zwecke überträgt. Gleichzeitig überträgt der Prozessor 13 jedes neue Datenelement in die Pseudo-Korrelationsschaltungen 20, um die Daten für Korrelationszwecke zu verarbeiten.

Der erste Wert im Datensatz Xl wird von der Subtraktionseinheit 19 aus jedem Element Xi nacheinander subtrahiert. Die Zeichnung zeigt das Subtrahieren des η-ten Elementes Xn. Die Differenz wird dann an zwei unterschiedliche Plätze geschickt. Die Subtraktionseinheit 51 subtrahiert davon die äquivalenten Schablonendaten Zi, die im Zi Speicher 50 der Speichereinheit 15a gespeichert waren. Die Einheit 52 transformiert die zweimal subtrahierten Daten auf absolute Werte (üblicherweise dadurch, daß Zweier-Komplemente genommen werden, wenn das Vorzeichen positiv ist) und überträgt sie in die Summiereinheit 53. Gleichzeitig überträgt die Einheit 54 die absoluten Werte der einmal subtrahierten Daten in die Summiereinheit 56. Der Ausgang der Summiereinheit ist die Summe aller Daten, die die Summiereinheit von Beginn des Summiervorganges bis zu dem laufenden Wert (im Beispiel dem η-ten Wert) durchlaufen. Der Ausgang der Summierung der Einheit 56 wird im Addierer 57 zu der äquivalenten Summe für die Schablone hinzuaddiert, die in dem fzi| Speicher 5 5 der Einheit 15a gespeichert wurde.

Der Ausgang der Summiereinheit 5 3 ist der laufende Dividend, und der Ausgang des Addierers 57 der laufende Divisor, die in der Teilungsschaltung 5 9 dividiert werden, um den laufenden Quotienten Pn zu erhalten, der zur weiteren Verwendung dient. Gleichzeitig wird er in der Subtraktionseinheit 61 von dem laufenden Schwellwert T_n subtrahiert, der in der Speichereinheit 5 8 gespeichert war, und die Differenz wird in der Vergleichsvorrichtung 6 2 geprüft, um festzulegen, ob sie positiv (keine Anpassung) oder negativ (Anpassung) ist.

Anschließend daran wird ein Zähler 63 befragt, so daß dann, wenn η einen Zählwert von z.B. Nl oder N2 usw. erreicht hat, Entscheidungen gemacht werden können. Wenn beispielsweis η den Wert N/2 erreicht hat und der Quotient P N/2 noch über einem Schwellwert T N/2 liegt, wird der Vorgang angehalten, es wird ein Zustand "keine Anpassung" erklärt und der Vorgang wird für einen anderen Teilsatz erneuert. Dieser Entscheidungsmechanismus verkürzt weiter die Zeitdauer, die zur Bestimmung der Anpassung erforderlich ist.

Fig. 3 zeigt graphische Darstellungen von Beispielen von Schablonendaten, erfaßten Daten I und erfaßten Daten II in den Figuren 3a, 3b und 3c, um zu zeigen, v?ie die Technik der Pseudo-Korrelation und die Einrichtung zur Ausführung dieser Technik verwendet wird, damit die Korrelation zwischen den Schablonendaten und den erfaßten Daten I sowie den Schablonendaten und den erfaßten Daten II festgelegt wird. In jedem der drei als Beispiel angegebenen graphischen Darstellungen werden acht Datenpunkte verwendet. Der Wert der Daten bei jedem der Datenpunkte ist in der folgenden Tabelle I aufgeführt. Die Daten für die Schablone an den acht Datenpunkten sind dabei in der ersten Spalte der Tabelle unter Yi aufgetragen, die Daten für die graphische Darstellung der erfaßten Daten I sind mit X I in der zweiten Datenspalte wiedergegeben.

ζψ 35200Η

In ähnlicher Weise sind die Daten eines jeden Datenpunktes in der dritten graphischen Darstellung in der mit X II bezeichneten Tabelle dargestellt. Diese Datenpunkte werden verarbeitet, wie dies vorstehend beschrieben wurde und wie dies insbes. in folgender Gleichung für die Pseudo-Korrelation gezeigt ist, wobei gilt:

% 2_ [(Xi-Xl) - (Yi-Yl)J

r = 1 - 2* ^l{~ ζ ⁽¹⁰>

Ti I xi-xi| + Σ1 [υϊ-υι(

Der Pseudo-Korrelationswert, der unter Verwendung der Schablone nach Fig. 3a und der graphischen Darstellung nach Fig. 3b erhalten wird, ergibt sich zu 0,835, was eine Anpassung angibt, da jede Pseudo-Korrelation über 0,5 eine Anpassung ergibt. Der Pseudo-Korrelationswert, der aus der Schablone nach Fig. 3a und der graphischen Darstellung nach Fig. 3c erhalten wurde, ergibt sich zu 0,03 3 (Tabelle I), wodurch angezeigt wird, daß keine Anpassung vorliegt, da jeder Wert unter 0,5 keine Korrelation ergibt.

Diese Resultate stimmen vollständig mit den Ergebnissen überein, die durch mühsame Berechnung von linearen Korrelationen erhalten wurden. Die linearen Korrelationen der Schablone 3A und der Daten 3B ergeben sich zu R = 0,991, was eine Anpassung anzeigt. Die lineare Korrelation der Schablone 3A und der Daten 3C ergibt R = 0,581, was keine Anpassung anzeigt, da der Schwellwert üblicherweise im Bereich von T = 0,8 - 0,9 liegt.

Eines der Merkmale der Bestimmung der Pseudo-Korrelation ist, daß die Berechnung während des Verarbeitungsvorganges durchgeführt werden kann, da keine Mittelwerte erforderlich sind und da der Berechnungsvorgang wesentlich schneller erfolgt, weil keine Quadratwurzelbestimmungen notwendig sind. Wenn zu einem beliebigen Zeitpunkt während der Verarbeitung keine Anpassung angezeigt wird, besteht keine Notwendigkeit, fortzufahren, wodurch eine weitere wertvolle Zeitoinsparung

3620014

erreicht wird. Beispielsweise läßt sich nach nur fünf Schritten auf einfache Weise feststellen (ohne Unterbrechung der Berechnung, wenn sie fortgesetzt werden soll), daß der Datensatz von 3B eine Pseudo-Korrelation mit der Schablone von 3A von r = 0,888 hat, während der Datensatz von 3C eine Pseudo-Korrelation von r = 0,205 hat. Es besteht deshalb keine Notwendigkeit, die Berechnung der Pseudo-Korrelation des Satzes 3C fortzusetzen. Eine derartige Zwischenentscheidung unter Verwendung der bekannten linearen Korrelationsmethode führt nicht zu einer Einsparung der Berechnungszeit, da sie nicht unter Verwendung der teilsummierten Daten erfolgen kann, sondern zusätzlich dazu erfolgen muß. Die zusätzliche Berechnung gleicht die Einsparungen mehr als aus.

ORIGINAL INSPECTED TABELLE

Daten-

Yi

XI

XII

XI-X1

—

XIIi-XI

2b

Yi-YI

Divi

Quo

Pseudn-

Punkt

2a

dend

sor

tient

korre-

(P)

latiün

Cr)

1

O

0

O

2

-1

0

-G

0

-G

-1

3

+ 1

D

+ 6

0

+ 6

+ 1

k

+ U

+ 1G

+ 17

+ 16

+ 17

+ 1if

5

+ 29

+ 28

+9

+ 28

+9

+ 29

6

+ 10

+9

+6

+9

+ 6

+ 10

7

-10

-9

+ if

—•9

+ k

-10

a

«Μ C^

+ 2

-1

+ 2

Graph

. Darstellung Fig.

11

133

.083

0.835

Graph

. Darstellung Fig.

58

120

.if83

0.033

·

— — — —

Claims

352¹OOH V

Patentansprüche:

Verfahren zur Bestimmung, ob eine erste, durch eine erste Vielzahl von Daten definierte Form einer vorbestimmten Form angepaßt ist, dadurch gekennzeichnet, daß ein erster Satz von Datenv/erten Yi an einer Vielzahl von Datenpunkten N, die die vorbestimmte Forn beschreiben, erzeugt wird,

ein erster Satz von Datenwerten aus der ersten Vielzahl von Daten unter Verwendung mindestens der gleichen Anzahl von Datenpunkten wie die Vielzahl von Datenpunkten erzeugt wi rd,

ein '''eil satz von Datenwerten Xi aus dem ersten Satz von Datenwerten unter Verwendung der gleichen Anzahl M von Datenpunkten erzeugt wird,

ein Vergleich.swort aus dem ausgewählten Satz von Datenwerten und den ''eil satz von Datenwerten ausgewählt, ein Quotient aus einem Dividenden und einem Divisor berechnet wird, der aus der Summierung von Differenzen besteht, die unter 'Verwendung der Datenwerte aus dem ausgewählten Satz von Datenwerten, dem Teilsatz von Datenwerten und den Vergleichswerten bestellt, und

dieser Quotient so verwendet wird, daß bestimmt wird, ob die erste Form der vorbestimmten Form angepaßt ist.

Verfahren nach Anspruch 1, bei dem eine Vielzahl von vorbestimmten Formen verwendet werden und bei dem festgelegt wird, ob eine erste durch eine erste Vielzahl von Daten definierte Form einer der vorbestimmten Formen angepaßt ist, dadurch gekennzeichnet, daß ein ausgewählter Satz von Datenwerten Yji an einer Anzahl von Datenpunkten N erzeugt wird, um jede der vorbestimmten Formen zu beschreiben, wobei die Anzahl N für jede der vorbestimmten Formen die gleiche ist, eine Vielzahl von Quotienten aus Dividenden und Divisoren berechnet wird, die aus Summierungen von Differenzen bestehen, welche unter Verwendung der Vielzahl von _%

BAD ORIGINAL

I 3520QH

Datenwerten aus der Vielzahl von ausgewählten Sätzen von Datenwerten, dem Teilsatz von Datenwerten und den Vergleichswerten erhalten werden, und die Vielzahl von Quotienten verwendet wird, um zu bestimmen, welche der vorbestimmten Formen durch die erste Form angepaßt ist.

3. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die erste Form eine Vielzahl von ersten Formen aufweist, dadurch gekennzeichnet, daß '

eine Vielzahl von ersten Sätzen von Datenwerten aus der ersten Vielzahl von Daten erzeugt wird, eine Vielzahl von Teilsätzen von Datenwerten Xji aus dem ersten Satz von Datenwerten unter Verwendung der gleichen Anzahl N von Datenpunkten erzeugt wird, eine Vielzahl von Quotienten aus Dividenden und Divisoren berechnet wird, die aus Summmierungen von Differenzen bestehen, welche Datenwerte aus dem ausgewählten Satz von Datenwerten, der Vielzahl von Teilsätzen von Datenwerten und den Vergleichswerten verwenden,und die Vielzahl von Quotienten verwendet wird, um zu bestimmen, welche der ersten Formen, falls überhaupt, der vorbestimmten Form angepaßt sind.

4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Vergleichswert der Wert der Daten an einem ausgewählten Datenpunkt in dem ausgewählten Satz von Datenwerten und in dem Teilsatz von Datenwerten ist.

5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Vergleichswert der Wert der Daten an dem ersten Datenpunkt in dem ausgewählten Satz von Datenwerten und in dem Teilsatz von Datenwerten ist.

6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Quotient mit 2 multipliziert wird, um ein Produkt zu erzeugen,

das Produkt von 1 subtrahiert wird, und

I 3520QH

die Differenz verwendet wird, um sie mit einem Schwellwert zu vergleichen, damit festgelegt wird, ob die erste Form der vorbestimmten Form angepaßt ist.

7. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der Dividend die Summierung des absoluten Wertes der Differenzen zwischen den Werten der Daten in dem ersten Satz von Datenwerten und dem Datenwert an dem ersten Datenpunkt im ersten Satz minus die Differenzen zwischen den Werten der Daten in dem ausgewählten Satz von Datenwerten und dem Datenwert an dem ersten Datenpunkt in dem ausgewählten Satz umfaßt, und der Divisor die Summierung von absoluten Werten der Differenzen zwischen dem Datenwert der Datenpunkte des ersten Satzes minus dem Wert der Daten an dem ersten Datenpunkt plus der Summierung der Werte der Daten an den Datenpunkten des ausgewählten Satzes der Datenwerte minus dem Wert an dem ersten Datenpunkt des ausgewählten Satzes umfaßt.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, daß der Dividend die Summierung der absoluten Werte der Differenzen zwischen jedem der Datenwerte in dem Teilsatz bei jedem der Datenpunkte und jedem der Datenwerte bei den gleichen Datenpunkten an dem ausgewählten Satz von Daten minus den Differenzen zwischen dem Datenwert an dem ersten Datenpunkt des Teilsatzes und dem Datenwert des ausgewählten Satzes an dem ersten Datenpunkt ist.

9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß der Quotient durch 2 multipliziert und von 1 subtrahiert wird, um eine erste Differenz zu erhalten, und daß die erste Differenz zum Vergleich mit einem Schwellwertpegel verwendet wird, um eine Anpassung zu bestimmen.

10. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß der ausgewählte Satz von Datenwerten aus den erfaßten Daten genommen wird.

35200H

11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, daß der ausgewählte Satz von Datenwerten, der die vorbestimmte Form festlegt, fortgeschaltet wird.

12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, daß der ausgewählte Satz von Datenwerten, der eine vorbestimmte Form aus der ersten Vielzahl von Daten festlegt, erzeugt wird, und daß die Form dadurch fortgeschaltet wird, daß mehr Datenwerte dem ausgewählten Satz von Datenwerten hinzuaddiert werden.

13. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß der Quotient die Summierung des absoluten Wertes der Datenwerte an jedem der Datenpunkte in dem Teilsatz minus dem Datenwert des ersten Datenpunktes in dem Teilsatz minus der Größe Zi dividiert durch die Summierung des absoluten Wertes der ersten Vielzahl von Datenwerten an jedem der Datenpunkte minus dem Wert am ersten Datenpunkt der ersten Vielzahl von Daten umfaßt, daß die Größe Z der letzten Summierung hinzuaddiert wird, wobei die Größe Zi den Werten Yi an jedem der Datenpunkte in dem ausgewählten Satz von Datenwerten minus dem Datenwert Yl in dem ausgewählten Satz von Datenwerten am ersten Datenpunkt gleich ist, und daß die Größe Z gleich der Summierung des absoluten Wertes der Differenzen zwischen den Werten Yi im ausgewählten Satz von Daten an den Datenpunkten minus dem Wert Yl am ersten Datenpunkt ist.

14. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die erste Vielzahl von Daten erfaßte Daten aufweist.

15. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die erste Vielzahl von Daten verarbeitete erfaßte Daten aufweist.

16. Anordnung zur Bestimmung, ob eine erste, durch eine erste Vielzahl von Daten definierte Form einer vorbestimmten Form angepaßt ist, gekennzeichnet durch

⁵ 3S2P0H

eine Vorrichtung zur Erzeugung eines ausgewählten Satzes von Datenwerten Yi bei einer Vielzahl von Datenpunkten N, die die vorbestimmte Form beschreiben, eine Vorrichtung zur Erzeugung eines ersten Satzes von Datenwerten aus dieser ersten Vielzahl von Daten unter Verwendung mindestens der gleichen Anzahl von Datenpunkten wie die Vielzahl der Datenpunkten, eine Vorrichtung zur Erzeugung eines Teilsatzes von Datenwerten Xi aus dem ersten Satz von Datenwerten unter Verwendung der gleichen Anzahl N von Datenpunkten, eine Vorrichtung zum Auswählen eines Vergleichswertes aus dem ausgewählten Satz von Datenwerten und dem Teilsatz von Datenwerten,

eine Vorrichtung zur Berechnung eines Quotienten aus einem Dividenden und einem Divisor, der aus Summierungen von Differenzen besteht, die durch Verwendung der Datenwerte aus dem ausgewählten Satz von Datenwerten, dem Teilsatz von Datenwerten und den Vergleichswerten erhalten werden, und

eine Vorrichtung, die den Quotienten verwendet, um zu bestimmen, ob die erste Form der vorbestimmten Form angepaßt ist.

17. Anordnung nach Anspruch 16, wobei eine Vielzahl von vorbestimmten Formen verwendet werden und die Anordnung zur Bestimmung dient, ob eine erste, durch eine erste Vielzahl von Daten definierte Form einer der vorbestimmten Formen angepaßt ist, gekennzeichnet durch eine Vorrichtung zur Erzeugung eines ausgewählten Satzes von Datenwerten Yji bei einer Anzahl von Datenpunkten zum Beschreiben jeder der vorbestimmten Formen, wobei die Zahl N für jede der vorbestimmten Formen die gleiche ist, eine Vorrichtung zum Berechnen einer Vielzahl von Quotienten aus Dividenden und Divisoren, die aus Summierungen von Differenzen bestehen, welche unter Verwendung der Vielzahl von Datenwerten aus der Vielzahl von aus ausgewählten Sätzen von Datenwerten, des Teilsatzes von Datenwerten und der Vergleichswerte erhalten werden, und

eine Vorrichtung zur Verwendung der Vielzahl von Quotienten, um zu bestimmen, welche der vorbestimmten Formen durch die erste Form angepaßt ist.

18. Anordnung nach Anspruch 16, wobei die erste Form eine Vielzahl von ersten Formen aufweist, gekennzeichnet durch eine Vorrichtung zur Erzeugung einer Vielzahl von ersten Sätzen von Datenwerten aus der ersten Vielzahl von Daten, eine Vorrichtung zur Erzeugung einer Vielzahl von Teilsätzen von Datenwerten Xji aus dem ersten Satz von Datenwerten unter Verwendung der gleichen Anzahl N von Datenpunkten,

eine Vorrichtung zur Berechnung einer Vielzahl von Quotienten aus Dividenden und Divisoren, die aus Summierungen von Differenzen bestehen, welche unter Verwendung von Datenwerten aus dem ersten Satz von Datenwerten, der Vielzahl von Teilsätzen von Datenwerten und den Vergleichswerten erzeugt werden, und

eine Vorrichtung zur Verwendung der Vielzahl von Quotienten, um zu bestimmen, welche der ersten Formen, falls überhaupt, der vorbestimmten Form angepaßt ist.

19. Anordnung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß der Vergleichswert der Wert der Daten an einem ausgewählten Datenpunkt in dem ausgewählten Satz von Datenwerten und in dem Teilsatz von Datenwerten ist.

20. Anordnung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß der Vergleichswert der Wert der Daten an dem ersten Datenpunkt in dem ausgewählten Satz von Datenwerten und in dem Teilsatz von Datenwerten ist.

21. Anordnung nach Anspruch 16, gekennzeichnet durch

eine Vorrichtung zum Multiplizieren des Quotienten mit 2, um ein Produkt zu erhalten,

eine Vorrichtung zum Subtrahieren dieses Produktes von 1, und

35200H

eine Vorrichtung, die die Differenz zum Vergleich mit einem Schwellwert verwendet, um festzustellen, ob die erste Form der vorbestimmten Form angepaßt ist.

22. Anordnung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß der Dividend die Summierung des absoluten Wertes der Differenzen zwischen den Werten an den Datenpunkten des ersten Satzes von Daten und dem Wert der Daten am ersten Datenpunkt des ersten Satzes von Daten minus den Differenzen zwischen den Werten an den Datenpunkten des ausgewählten Satzes und dem Wert des ersten Datenpunktes des ausgewählten Satzes einschließt, und daß der Divisor die Summierung der absoluten Werte der Differenzen zwischen den Datenwerten des ersten Satzes und dem Wert der Daten des ersten Satzes an dem ersten Punkt plus der Sumitiierung der absoluten Werte der Differenzen zwischen den Werten des ausgewählten Satzes und dem Wert der ausgewählten Daten an diesem ersten Datenpunkt umfaßt.

23. Anordnung nach Anspruch 22, dadurch gekennzeichnet, daß der Dividend die Summierung von absoluten Werten der Differenzen zwischen jedem der Datenwerte des Teilsatzes an jedem der Datenpunkte und jedem der Datenwerte an den gleichen Datenpunkten auf dem ausgewählten Satz von Daten minus den Differenzen zwischen dem Datenwert an dem ersten Datenpunkt des TeilSatzes und dem Datenwert des ausgewählten Satzes bei dem ersten Datenpunkt ist.

24. Anordnung nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, daß der Quotient mit 2 multipliziert und von 1 subtrahiert wird, um eine erste Differenz zu erzielen, und daß eine Vorrichtung vorgesehen ist, die die erste Differenz verwendet, um zur Erzielung einer Anpassung einen Vergleich mit einem Schwellwertpegel durchzuführen.

25. Anordnung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß der ausgewählte Satz von Datenwerten aus den erfaßten Daten genommen wird.

g 352OQU

26. Anordnung nach Anspruch 25, dadurch gekennzeichnet, daß der ausgewählte Satz von Datenwerten, der die vorbestimmte Form definiert, fortgeschaltet wird.

27. Anordnung nach Anspruch 24, gekennzeichnet durch eine Vorrichtung zur Erzeugung des ausgewählten Satzes von eine vorbestimmte Form von Datenwerten aus der ersten Vielzahl von Daten, und zum Fortschalten dieser Form, indem mehr Datenwerte dem ausgewählten Satz von Datenwerten hinzugefügt werden.

28. Anordnung nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, daß der Quotient die Summierung der absoluten Werte der Differenzen der Datenwerte an jedem der Datenpunkte in dem Teilsatz minus dem Datenwert des ersten Datenpunktes in dem Teilsatz minus der Größe Zi geteilt durch die Summierung der absoluten Werte der Differenzen der Datenwerte bei jedem der Datenpunkte in dem Teilsatz minus dem Datenwert des ersten Punktes in dem Teilsatz plus der Größe Z umfaßt, wobei die Größe Zi gleich den Werten eines jeden Datenpunktes in dem ausgewählten Satz von Datenwerten minus dem Wert Yl in dem ausgewählten Satz von Datenwerten an dem ersten Datenpunkt ist und die Größe Z gleich der Summierung der absoluten Werte der Differenzen zwischen den Werten Yi in dem ausgewählten Satz von Daten an den Datenpunkten minus dem Wert Yl an dem ersten Datenpunkt ist.

29. Anordnung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß die erste Vielzahl von Daten erfaßte Daten aufweist.

30. Anordnung nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, daß die erste Vielzahl von Daten verarbeitete erfaßte Daten aufweist.