Syftet med denna studie är att öka kunskapen om beslutsprocessen och användningen av beslutsunderlag vid förvärv som genomförs av investmentbolag och riskkapitalbolag. Syftet uppfylls genom att kartlägga beslutsprocessen och identifiera beslutsunderlag vid förvärv av portföljbolag på lång respektive kort sikt, samt förklara de skillnader och likheter som går att urskilja mellan långsiktiga och kortsiktiga förvärv av portföljbolag vad gäller beslutsprocessen och dess beslutsunderlag. / The objective of this paper is to contribute with knowledge about the decision-making process and decision criterias in private equity firms focusing on long- term and short-term acquisitions of portfolio companies. The objective is met by mapping and identifying the decision-making process and its criterias in private equity firms carrying out long-term vs short-term investments. Further, relevant similarities and differences that can be distinguished are identified and explained.

This thesis is focused on the evaluation process of procurement and its very detailed mapping regarding to example of qualifications, assessing bids in terms of ratings according to different methods. For the analysis of selected public contracts, the author used informations from the information system on public procurement, which is accessible to the entire job, including all relevant requirements. On the basis of this contract evaluation was conducted using three methods and their comparison. Furthermore, part of the thesis is to design a fictional version based on the same public contract, in which are also collected additional sub-criteria and information. On the basis of these findings and the criteria is carried out further evaluation and is observed difference from the original version.

Dataloggern DL141E möjliggör kontinuerlig loggnig av mätdata från sensorer på upp till 30k sampel/s, som vidare kan överföras till mobiltelefoner via trådlös kommunikation. Detta är dock för stora datamängder per tidsenhet för mobiltelefoner som är tekniskt begränsade. Därför önskas bara relevant mätdata för att reducerar denna onödiga datamängd. I denna studie föreslås ett tillvägagångssätt där enspecifik mindre samling av diskreta försampel loggas i tur och ordning. Varje samling signalbehandlas genom att ställas mot fördefinierade triggningskriterier för att trigga loggning av en stor uppsättning av sampel på bara intressanta signalavvikelser. Dessa triggningskriterier är en särskild nivåöverskridning och signalriktning i kombination med ett antal sampel i följd. Studien förser en granskning av hur signalberäkningsmetoden ”Lebesgue sampling” kan tillämpas med kriterierna för god träffsäkerhet och en skälig beräkningstid i mobiltelefoner. Detta beaktas med dataloggerns vanligaste signaltyper puls och ramp i en miljö där småbrus och transienter förekommer. Träffsäkerheten och beräkningsbördan beaktasför att bedöma Lebesgue metodens effektivitet och antal nödvändiga försampel per uppsättning. Implementeringen görs i Java Android plattform och integreras därefter i en digital triggningsmodul med Graphical User Interface (GUI). / With the data logger DL141E it’s possible to continuously log measurement data from sensors up to 30k samples per second, and then transferring them to a mobile phone with Bluetooth technology. But this is by far too much sample data in a small time for a mobile phone with technical limitations to receive. That’s why only relevant measurement data should be mass logged to reduce the unnecessary data amount. Int his study a new approach is proposed where a specific and smaller amount of discrete pre-samples are logged in sequence. Every set of pre-samples is processed by comparing them to the user pre-defined trigger criterias. Met criterias will trigger logging of a massive set of samples on basis of only interesting signal deviations. The following trigger criterias are used: a specific signal level to cross, a specific signal direction, and both of these in combination with an amount of consecutive samples. The study provides an examination on how the signal processing method ”Lebesgue sampling” can be applied with the above criterias to achieve a god accuracy with reasonable processing time on mobile phones. This is observed using sensors with the most common signal types ramp and pulse in an environment where small noises and transients occur. The accuracy and the processing load are taken into account when estimating the efficiency of Lebesgue method and when estimating how many pre-samples per set might be sufficient. The implementation is written in Java Android platform and then integrated into a digital triggering module with Graphical User Interface (GUI).