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Learning Vector Quantization ist ein Klassifikator, der in seiner Urform im euklidischen Raum lernt. Für Zeitreihendaten benötigt es ein gesondertes Distanzmaß, nicht nur wegen der Relation der Zeitpunkte untereinander, sondern auch wegen der unterschiedlichen Längen dieser Zeitreihendaten. Als solches Distanzmaß wird Dynamic Time Warping eingesetzt. Diese Arbeit untersucht die Implementierung und dessen Zeit- und Raumkomplexität.
Ziel der Diplomarbeit ist es, ein System zur Darstellung von mehrdimensionalen Zeitreihen zu entwickeln, welches zur Visualisierung der Ergebnisse von Sensoren zur Qualitätskontrolle an Laserschweißnähten eingesetzt werden soll. In dieser Arbeit wird zuerst ein Überblick über Qualitätskontrollsysteme in der Laserprozesstechnik vermittelt. Neben aktuell verwendeten Sensoren zur Gewinnung der Daten werden die Grundlagen der Visualisierung präsentiert und die Grenzen des aktuellen Visualisierungstools aufgezeigt. Nach der Auswahl einer Toolbox werden systematische Untersuchungen in Bezug auf Performance und Funktion durchgeführt. In weiteren Kapiteln werden Design, Implementierung und Verifikation des neu entwickelten und auf der gewählten Toolbox basierenden Visualisierungssystems präsentiert. Die Zusammenfassung der Ergebnisse sowie ein Ausblick auf mögliche Optimierungen schließen diese Arbeit ab.