In der Welt der Technik und Forschung fallen täglich enorme Mengen an Messdaten an. Diese Daten sind das Rückgrat für Erkenntnisse, Verbesserungen und Innovationen. Ein weit verbreitetes Dateiformat für die Speicherung dieser wertvollen Informationen, insbesondere im Umfeld von National Instruments (NI) Messsystemen, ist das TDMS-Format (Technical Data Management Streaming). Während TDMS-Dateien hervorragend für die effiziente Speicherung großer Datenmengen und Metadaten optimiert sind, stellt sich für viele Anwender die Frage: Wie kann ich diese Daten in meiner bevorzugten Analyseumgebung, Microsoft Excel, öffnen und bearbeiten?
Excel ist nach wie vor das bevorzugte Werkzeug für Millionen von Anwendern weltweit, wenn es um Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung geht. Seine Benutzerfreundlichkeit und die Vielzahl an Funktionen machen es ideal für schnelle Auswertungen. Das direkte Öffnen einer TDMS-Datei in Excel ist jedoch nicht möglich, da es sich um ein binäres Format mit einer komplexen internen Struktur handelt. Doch keine Sorge! Dieser umfassende Leitfaden führt Sie Schritt-für-Schritt durch verschiedene bewährte Methoden, um Ihre TDMS-Dateien erfolgreich in Excel zu importieren und mit der Analyse zu beginnen.
Was sind TDMS-Dateien und warum Excel?
TDMS steht für „Technical Data Management Streaming” und ist ein binäres Dateiformat, das von National Instruments entwickelt wurde. Es zeichnet sich durch seine Effizienz beim Speichern großer Mengen von Mess- und Simulationsdaten sowie der dazugehörigen Metadaten aus. Eine TDMS-Datei ist hierarchisch aufgebaut und kann mehrere Gruppen enthalten, die wiederum eine oder mehrere Kanäle (Messwerte) speichern können. Jede dieser Ebenen – die Datei selbst, Gruppen und Kanäle – kann spezifische Eigenschaften (Metadaten) enthalten, die Kontextinformationen wie Messdatum, Sensortyp oder Kalibrierungsdaten liefern.
Die Vorteile von TDMS liegen klar auf der Hand: schnelle Lese- und Schreibgeschwindigkeiten, reduzierte Dateigröße und die Möglichkeit, detaillierte Metadaten direkt in der Datei zu speichern. Doch für die schnelle Ad-hoc-Analyse, das Erstellen einfacher Diagramme oder die Weitergabe an Kollegen, die möglicherweise keine spezialisierte Software installiert haben, ist Excel oft die erste Wahl. Es bietet eine intuitive Benutzeroberfläche und eine Fülle von Funktionen, die es zu einem mächtigen Werkzeug für die Datenverarbeitung machen. Die Herausforderung besteht lediglich darin, die Daten aus dem spezialisierten TDMS-Format in ein für Excel lesbares Format zu überführen.
Methode 1: Der offizielle Weg – National Instruments TDMS Add-in für Microsoft Excel
Die einfachste und von National Instruments empfohlene Methode ist die Verwendung des offiziellen NI TDMS Add-ins für Microsoft Excel. Dieses kostenlose Add-in integriert sich nahtlos in Excel und ermöglicht es Ihnen, TDMS-Dateien direkt zu öffnen und deren Struktur in Excel-Tabellen abzubilden. Dies ist die bevorzugte Methode für die meisten Anwender, die regelmässig mit TDMS-Dateien arbeiten und Excel als ihr primäres Analysetool nutzen.
Voraussetzungen:
- Eine installierte Version von Microsoft Excel (dieses Add-in ist primär für Excel unter Windows konzipiert).
- Eine aktive Internetverbindung für den Download.
Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation des NI TDMS Add-ins:
- NI-Webseite besuchen: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und navigieren Sie zur offiziellen National Instruments (NI) Webseite. Suchen Sie nach „TDMS Add-in for Microsoft Excel” oder „TDMS Excel Add-in”. Die URL könnte ähnlich wie
ni.com/tdms/excel/aussehen, kann sich aber ändern. - Download des Installers: Auf der entsprechenden Produktseite finden Sie einen Download-Link. Stellen Sie sicher, dass Sie die Version herunterladen, die mit Ihrer Excel-Version und Ihrem Betriebssystem kompatibel ist. Der Dateiname ist typischerweise etwas wie
nitdmsaddin.exeoder ähnlich. - Installation ausführen: Doppelklicken Sie auf die heruntergeladene Installationsdatei. Folgen Sie den Anweisungen des Installationsassistenten. Dies beinhaltet in der Regel das Akzeptieren der Lizenzvereinbarung, die Auswahl des Installationspfads und das Bestätigen der Installation. Der Prozess ist in der Regel unkompliziert.
- Installation in Excel überprüfen:
- Öffnen Sie Microsoft Excel.
- Gehen Sie zu
Datei(File) >Optionen(Options). - Wählen Sie im linken Menü
Add-Ins(Add-Ins). - Unten im Fenster, neben
Verwalten:(Manage:), wählen SieExcel-Add-Ins(Excel Add-Ins) aus dem Dropdown-Menü und klicken Sie aufGehe zu...(Go…). - Im Dialogfeld „Add-Ins” stellen Sie sicher, dass ein Haken bei „NI TDMS Excel Add-in” (oder ähnlich) gesetzt ist. Klicken Sie auf
OK.
Nach erfolgreicher Installation sollte eine neue Registerkarte oder Gruppe namens „TDMS” in der Excel-Multifunktionsleiste (Ribbon) erscheinen.
Verwendung des NI TDMS Add-ins:
- TDMS-Datei öffnen: Klicken Sie in Excel auf die neu erschienene Registerkarte
TDMS. Dort finden Sie typischerweise eine SchaltflächeTDMS-Datei öffnen(Open TDMS File) oder ein ähnliches Symbol. - Datei auswählen: Ein Dateibrowser öffnet sich. Navigieren Sie zu dem Speicherort Ihrer TDMS-Datei, wählen Sie diese aus und klicken Sie auf
Öffnen. - Daten importieren: Das Add-in fragt Sie möglicherweise, welche Gruppen und Kanäle Sie importieren möchten. TDMS-Dateien können komplex sein, mit vielen Gruppen und Kanälen. Sie können hier auswählen, welche Daten Sie in Excel sehen möchten. Das Add-in erstellt dann automatisch neue Arbeitsblätter in Ihrer Excel-Arbeitsmappe, wobei jedes Blatt typischerweise eine Gruppe aus der TDMS-Datei darstellt und die Kanäle als Spalten organisiert werden.
- Metadaten einsehen: Das Add-in importiert auch die Metadaten (Eigenschaften) der TDMS-Datei. Diese werden oft in einem separaten Arbeitsblatt oder in den ersten Zeilen der Datenblätter angezeigt, was für das Verständnis des Datenkontexts sehr nützlich ist.
Vorteile des NI TDMS Add-ins:
- Offiziell und zuverlässig: Entwickelt von National Instruments, gewährleistet es Kompatibilität und korrekte Dateninterpretation.
- Einfach zu bedienen: Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und erfordert keine Programmierkenntnisse.
- Struktur bleibt erhalten: Die hierarchische Struktur der TDMS-Datei wird gut in Excel abgebildet.
- Kostenlos: Eine kostenfreie Lösung für Nutzer von Microsoft Excel.
Nachteile und Einschränkungen:
- Windows-spezifisch: Das Add-in ist primär für Microsoft Excel unter Windows verfügbar. Nutzer von Excel auf macOS oder anderen Betriebssystemen können es nicht direkt verwenden.
- Abhängigkeit von Excel-Version: Es kann Kompatibilitätsprobleme mit sehr alten oder sehr neuen Excel-Versionen geben. Es ist ratsam, die Anforderungen auf der NI-Webseite zu prüfen.
- Leistung bei großen Dateien: Bei extrem großen TDMS-Dateien kann der Import und die Handhabung in Excel immer noch langsam sein oder zu Abstürzen führen, da Excel selbst an seine Grenzen stößt.
Methode 2: Datenexport über National Instruments LabVIEW
Wenn Sie bereits LabVIEW, die grafische Programmierumgebung von National Instruments, in Ihrem Workflow verwenden, ist der Export von TDMS-Daten über LabVIEW eine weitere praktikable Option. Dies gibt Ihnen die volle Kontrolle über den Exportprozess und ist besonders nützlich, wenn Sie die Daten vor dem Import in Excel noch vorverarbeiten oder filtern möchten.
Wann diese Methode sinnvoll ist:
- Sie haben eine LabVIEW-Lizenz und sind mit der Umgebung vertraut.
- Sie müssen spezifische Daten aus komplexen TDMS-Dateien extrahieren oder vor dem Export bearbeiten.
- Das NI TDMS Add-in funktioniert aus irgendeinem Grund nicht für Ihre spezifischen Anforderungen.
Vorgehensweise:
- TDMS-Datei in LabVIEW öffnen: Verwenden Sie die „TDMS Open”-Funktion, gefolgt von „TDMS Read”-Funktionen (z.B. „TDMS Read Data” oder „TDMS Read Properties”) auf dem Blockdiagramm, um die gewünschten Gruppen, Kanäle und deren Daten zu laden.
- Daten in Excel-kompatibles Format exportieren: Sobald Sie die Daten in LabVIEW geladen haben, können Sie sie in ein von Excel lesbares Format schreiben. Die gängigsten VIs (Virtual Instruments) dafür sind:
- „Write to Spreadsheet File.vi”: Exportiert Daten als Tabulator- oder Komma-getrennte Textdatei (CSV).
- „Write Delimited Spreadsheet.vi”: Ermöglicht die Angabe eines benutzerdefinierten Trennzeichens.
Verbinden Sie die ausgelesenen TDMS-Daten mit dem entsprechenden „Write”-VI und geben Sie einen Dateipfad und -namen an (z.B.
meine_daten.csvodermeine_daten.txt). - Datei in Excel importieren: Öffnen Sie Excel. Gehen Sie zu
Daten(Data) >Aus Text/CSV(From Text/CSV). Wählen Sie die soeben in LabVIEW erstellte CSV- oder Textdatei aus. Excel bietet Ihnen dann Optionen zum Trennen der Spalten (z.B. nach Komma oder Semikolon) und zur Datenformatierung.
Vorteile der LabVIEW-Methode:
- Volle Kontrolle: Sie können genau festlegen, welche Daten extrahiert, vorverarbeitet und wie sie formatiert werden sollen.
- Integration: Nahtlose Integration in bestehende LabVIEW-Anwendungen und -Messroutinen.
- Robuste Fehlerbehandlung: LabVIEW bietet umfassende Tools zur Fehlerbehandlung bei der Datenverarbeitung.
Nachteile:
- LabVIEW-Lizenz erforderlich: Dies ist keine kostenlose Lösung, es sei denn, Sie verfügen bereits über eine LabVIEW-Lizenz.
- Erfordert LabVIEW-Kenntnisse: Nicht jeder Anwender ist mit der LabVIEW-Programmierung vertraut.
- Kein direkter Excel-Import: Es ist ein Zwischenschritt über ein Textformat (CSV) notwendig.
Methode 3: Programmgesteuerte Lösung mit Python und der `nptdms` Bibliothek
Für Anwender, die Flexibilität, Automatisierung und plattformübergreifende Kompatibilität benötigen, ist eine programmgesteuerte Lösung mit Python und der nptdms-Bibliothek eine ausgezeichnete Wahl. Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die in der Datenwissenschaft weit verbreitet ist und eine leistungsstarke Alternative zu spezialisierter Software bietet.
Warum Python?
- Kostenlos und Open Source: Python selbst und die meisten seiner Bibliotheken sind kostenfrei.
- Plattformunabhängig: Läuft auf Windows, macOS und Linux.
- Flexibilität: Ermöglicht komplexe Datenverarbeitungs- und Automatisierungsaufgaben.
- Community-Support: Eine riesige und hilfsbereite Community.
Voraussetzungen:
- Eine installierte Version von Python (empfohlen: Python 3.x).
- Der Paketmanager
pip(normalerweise mit Python installiert).
Installation der Bibliotheken:
Öffnen Sie Ihre Kommandozeile (CMD unter Windows, Terminal unter macOS/Linux) und führen Sie die folgenden Befehle aus:
pip install nptdms pandas openpyxlnptdms: Die Hauptbibliothek zum Lesen von TDMS-Dateien.pandas: Eine leistungsstarke Bibliothek für Datenanalyse und -manipulation, die Daten in sogenannten DataFrames speichert.openpyxl: Ermöglicht Pandas das Schreiben von Daten direkt in das .xlsx-Format.
Schritt-für-Schritt-Python-Skript zum Exportieren von TDMS nach Excel:
Erstellen Sie eine neue Python-Datei (z.B. tdms_exporter.py) und fügen Sie den folgenden Code ein:
from nptdms import TdmsFile
import pandas as pd
import os
def tdms_to_excel(tdms_file_path, output_excel_path):
"""
Liest eine TDMS-Datei und exportiert die Daten in eine Excel-Datei.
Jede Gruppe in der TDMS-Datei wird zu einem separaten Blatt in Excel.
"""
try:
# TDMS-Datei öffnen
tdms_file = TdmsFile.read(tdms_file_path)
# Dictionary zum Speichern der DataFrames für Excel-Blätter
excel_sheets = {}
print(f"Verarbeite TDMS-Datei: {tdms_file_path}")
# Iteriere durch jede Gruppe in der TDMS-Datei
for group in tdms_file.groups():
group_name = group.name
print(f" Verarbeite Gruppe: {group_name}")
# Dictionary zum Speichern der Kanal-Daten
group_data = {}
# Iteriere durch jeden Kanal in der aktuellen Gruppe
for channel in group.channels():
channel_name = channel.name
# Lese die Daten des Kanals
# Der Parameter 'scaled_data' ist wichtig, um sicherzustellen, dass skalierte Daten verwendet werden
group_data[channel_name] = channel.data
print(f" Gelesen Kanal: {channel_name} mit {len(channel.data)} Datenpunkten")
# Erstelle einen Pandas DataFrame aus den gesammelten Kanal-Daten
if group_data: # Nur wenn Daten vorhanden sind
df = pd.DataFrame(group_data)
excel_sheets[group_name] = df
print(f" DataFrame für Gruppe '{group_name}' erstellt.")
else:
print(f" Gruppe '{group_name}' enthält keine Kanaldaten.")
# Schreibe die gesammelten DataFrames in eine Excel-Datei
if excel_sheets:
with pd.ExcelWriter(output_excel_path, engine='openpyxl') as writer:
for sheet_name, df_to_write in excel_sheets.items():
# Bereinige den Blattnamen für Excel (max. 31 Zeichen, keine speziellen Zeichen)
clean_sheet_name = sheet_name.replace("/", "_").replace("\", "_").replace("?", "_").replace("*", "_").replace("[", "_").replace("]", "_").replace(":", "_")
clean_sheet_name = clean_sheet_name[:31] # Excel Blattnamen max 31 Zeichen
df_to_write.to_excel(writer, sheet_name=clean_sheet_name, index=False)
print(f" Daten in Excel-Blatt '{clean_sheet_name}' geschrieben.")
print(f"Erfolgreich exportiert nach: {output_excel_path}")
else:
print("Keine Daten zum Exportieren gefunden.")
except Exception as e:
print(f"Fehler beim Verarbeiten der TDMS-Datei: {e}")
# --- Beispielhafte Verwendung ---
if __name__ == "__main__":
# Pfad zur Ihrer TDMS-Datei (passen Sie diesen Pfad an!)
# Verwenden Sie Raw-Strings (r'...') oder doppelte Backslashes für Windows-Pfade
# Beispiel: tdms_file = r'C:UsersIhrNameDokumenteMessdatenmeine_messung.tdms'
tdms_file = 'pfad/zu/ihrer/datei.tdms'
# Pfad für die Ausgabedatei (Excel)
output_excel = 'messdaten_export.xlsx'
# Prüfen, ob die TDMS-Datei existiert
if not os.path.exists(tdms_file):
print(f"Fehler: TDMS-Datei nicht gefunden unter {tdms_file}")
print("Bitte passen Sie den 'tdms_file'-Pfad im Skript an.")
else:
tdms_to_excel(tdms_file, output_excel)
Anpassung des Skripts:
- Ersetzen Sie
'pfad/zu/ihrer/datei.tdms'mit dem tatsächlichen Pfad zu Ihrer TDMS-Datei. Achten Sie auf korrekte Pfadangaben (Backslashesin Windows-Pfaden müssen verdoppelt werden oder verwenden Sie Raw-Stringsr'...'). - Sie können den Namen der Ausgabedatei
output_excel.xlsxbei Bedarf ändern.
Ausführung des Skripts:
Speichern Sie die Datei und führen Sie sie über die Kommandozeile aus:
python tdms_exporter.pyNach erfolgreicher Ausführung finden Sie Ihre Daten in der erstellten Excel-Datei, wobei jede TDMS-Gruppe ein eigenes Arbeitsblatt belegt.
Vorteile der Python-Lösung:
- Extrem flexibel: Sie können das Skript anpassen, um nur bestimmte Kanäle zu exportieren, Daten zu filtern, Berechnungen durchzuführen oder sogar Graphen zu generieren, bevor die Daten in Excel landen.
- Automatisierung: Ideal für die Stapelverarbeitung vieler TDMS-Dateien.
- Plattformunabhängig: Läuft auf jedem Betriebssystem mit Python.
- Kostenlos: Keine Lizenzkosten für Software oder Bibliotheken.
- Skalierbar: Kann große Datenmengen effizient verarbeiten.
Nachteile:
- Erfordert Programmierkenntnisse: Grundlegende Kenntnisse in Python sind notwendig.
- Initialer Setup-Aufwand: Installation von Python und den Bibliotheken ist erforderlich.
Methode 4: Externe Konverter und Spezialsoftware
Neben den oben genannten Hauptmethoden gibt es auch kommerzielle Softwarelösungen und spezialisierte Datenanalyse-Tools, die TDMS-Dateien lesen und in Excel-kompatible Formate exportieren können. Das bekannteste Beispiel ist NI DIAdem, ein umfassendes Programm für die interaktive Datenanalyse, Berichterstellung und Automatisierung von National Instruments. DIAdem kann TDMS-Dateien nativ lesen und bietet leistungsstarke Exportfunktionen nach Excel oder in andere Formate. Allerdings ist DIAdem eine kostenpflichtige und sehr leistungsfähige Software, die über den reinen Export hinausgeht.
Manchmal bieten auch generische Datenanalyse-Suiten oder Datenlogger-Software von Drittanbietern, die Messdaten von NI-Geräten lesen können, Exportoptionen an. Diese sind jedoch oft spezifisch für die jeweilige Software und in der Regel nicht die primäre Wahl, wenn der Hauptzweck der Export nach Excel ist.
Best Practices und Tipps für den Umgang mit TDMS in Excel
Unabhängig davon, welche Methode Sie wählen, hier sind einige Best Practices und Tipps, um den Import- und Analyseprozess so reibungslos wie möglich zu gestalten:
1. Umgang mit großen Dateien:
- Nur relevante Kanäle laden: Wenn Ihre TDMS-Datei Hunderte von Kanälen enthält, aber Sie nur fünf für Ihre Analyse benötigen, importieren Sie mit dem NI Add-in oder Ihrem Python-Skript nur diese fünf. Dies reduziert die Dateigröße und verbessert die Leistung in Excel erheblich.
- Daten aufteilen: Bei sehr großen Dateien (Excel hat eine maximale Zeilenzahl von ca. 1 Million) sollten Sie in Erwägung ziehen, die TDMS-Datei in kleinere, überschaubare Excel-Dateien aufzuteilen (z.B. nach Zeitbereichen oder nach Gruppen), wenn dies mit der jeweiligen Methode möglich ist. Python eignet sich hierfür hervorragend.
- Excel 64-Bit nutzen: Wenn Sie mit sehr großen Datenmengen arbeiten, stellen Sie sicher, dass Sie die 64-Bit-Version von Microsoft Excel verwenden. Diese kann mehr Arbeitsspeicher nutzen als die 32-Bit-Version, was die Leistung bei großen Tabellenkalkulationen verbessert.
2. Verständnis der TDMS-Struktur:
- Gruppen und Kanäle: Erinnern Sie sich an die hierarchische Struktur (Datei > Gruppe > Kanal). Die meisten Import-Tools bilden dies in Excel ab, indem sie jede Gruppe in ein separates Arbeitsblatt konvertieren und die Kanäle der Gruppe als Spalten in diesem Blatt darstellen.
- Eigenschaften (Metadaten): Nutzen Sie die Metadaten! Diese enthalten oft wichtige Informationen wie Messeinheiten, Sensorkonfigurationen, Kalibrierdaten oder Testbedingungen, die für die korrekte Interpretation und Analyse der Rohdaten unerlässlich sind.
3. Datenbereinigung und -formatierung in Excel:
- Fehlende Werte: Überprüfen Sie nach dem Import, ob es fehlende Werte gibt (z.B. als leere Zellen, #NV oder NaN). Entscheiden Sie, wie Sie damit umgehen wollen (entfernen, interpolieren, durch Durchschnitt ersetzen).
- Zeitstempel: TDMS-Dateien speichern Zeitstempel oft in einem spezifischen Format (z.B. als double-precision floating-point number, die die Anzahl der Sekunden seit einer bestimmten Referenzzeit darstellt). Nach dem Import müssen diese möglicherweise in Excel in ein lesbares Datums-/Zeitformat umgewandelt werden. Excel-Formeln wie
=A1/86400+DATE(1904;1;1)oder=A1/86400+DATE(1899;12;30)können je nach TDMS-Standard hilfreich sein, um sie in Excel-Datumswerte zu konvertieren. - Numerische Formatierung: Stellen Sie sicher, dass numerische Daten korrekt als Zahlen und nicht als Text importiert wurden, um Berechnungen zu ermöglichen.
4. Fehlerbehebung für das NI TDMS Add-in:
- Add-in wird nicht angezeigt: Überprüfen Sie, ob das Add-in in den Excel-Optionen > Add-Ins > COM-Add-Ins aktiviert ist. Manchmal muss es explizit dort aktiviert werden. Stellen Sie sicher, dass Sie keine zu alte oder zu neue Excel-Version für die spezifische Add-in-Version verwenden.
- Sicherheitseinstellungen: Überprüfen Sie die Makro-Sicherheitseinstellungen in Excel (Datei > Optionen > Sicherheitscenter > Einstellungen für das Sicherheitscenter > Makroeinstellungen). Temporär können Sie „Alle Makros aktivieren” wählen, aber dies ist nicht empfehlenswert für den dauerhaften Betrieb aus Sicherheitsgründen. Stellen Sie stattdessen sicher, dass vertrauenswürdige Speicherorte oder signierte Add-ins aktiviert sind.
Fazit
Das Öffnen und Analysieren von TDMS-Dateien in Excel ist ein gängiges Bedürfnis für viele Ingenieure, Wissenschaftler und Techniker. Obwohl TDMS ein spezialisiertes Format ist, gibt es dank der von National Instruments bereitgestellten Tools und der Flexibilität von Open-Source-Lösungen wie Python mehrere praktikable Wege, diese Daten zugänglich zu machen.
Die Wahl der besten Methode hängt von Ihren spezifischen Anforderungen, Ihrer vorhandenen Software und Ihren technischen Fähigkeiten ab. Für die meisten Benutzer ist das NI TDMS Add-in für Excel die schnellste und einfachste Lösung. Wenn Sie jedoch eine präzisere Kontrolle über den Export benötigen oder LabVIEW bereits Teil Ihres Workflows ist, bietet sich der Export über LabVIEW an. Für fortgeschrittene Anwender, die Automatisierung, Flexibilität und plattformübergreifende Kompatibilität suchen, ist die Python-Lösung mit der nptdms-Bibliothek unschlagbar.
Unabhängig davon, welchen Weg Sie einschlagen, der Zugriff auf Ihre Messdaten in Excel eröffnet Ihnen eine Welt voller Möglichkeiten für die Datenvisualisierung, statistische Analyse und die effektive Kommunikation Ihrer Ergebnisse. Beginnen Sie noch heute mit der Transformation Ihrer Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse!