Hallo zusammen, ich habe das Problem, dass ich bei der Ausgabe eines Sensordatenwerts, obwohl sich die Bedingungen nicht ändern, mit der Zeit ein abdriften der Werte sehe. Ich weiß aber, dass die ersten Werte in Ordnung sind, und mit der Zeit eben weniger zuverlässig. Es gibt doch da einen Algorithmus, der den Werten zu Beginn mehr Gewichtung gibt, als den darauf folgenden. Welchen Filter müsste ich denn hier anwenden? Danke schon mal für eure Antworten. Michael
Michael schrieb: > Es gibt doch da einen Algorithmus, der den Werten zu Beginn mehr > Gewichtung gibt, als den darauf folgenden. Es gibt viele Algorithmen. Du kannst einen gleitenden Mittelwert verwenden, der zu Anfang die Länge 1 hat und mit dem Einlaufen der Messwerte länger wird, bis er die Solllänge erreicht. Damit ändert sich aber die Phasenverschiebung. K.A. ob das bei dir relevant ist.
Zeige die von dir genutzte Implementierung. Meist ist es die Summierung von Rundungsfehlern bzw. Divisionsresten, die zum Abdriften der Werte führt. Und oft kann man das durch geeignetes Umstellen der Berechnung vermeiden.
Klaus schrieb: > Zeige die von dir genutzte Implementierung. Meist ist es die Summierung > von Rundungsfehlern bzw. Divisionsresten, die zum Abdriften der Werte > führt. Aktuell verwende ich überhaupt keine Datenglättung.
Nochmal:
> Zeige die von dir genutzte Implementierung
SOnst kann dir neimand helfen.
Michael schrieb: > Aktuell verwende ich überhaupt keine Datenglättung. Wenn "die ersten" Messungen in Ordnung sind, und danach nicht, dann Mittel "die ersten" Messungen (Summe / Anzahl) und höre dann auf zu messen. Du siehst, irgend etwas an deinem Problem stimmt nicht. Du kannst es beschreiben (Sensor, Art der Messung, Beispielwerte, Referenzmessungen) und lösen lassen. Oder einen Freitagstrollthread daraus machen.
Michael schrieb: > Ich weiß aber, dass die ersten Werte in Ordnung sind, und > mit der Zeit eben weniger zuverlässig. So etwas per Software zu verstecken geht völlig am Problem vorbei - nach dem Motto ICH weiss welche Messwerte richtig sind, andere ingnoriere ich einfach. Das ist die Grundlage der meisten Datenfälschungen in medizinischen oder wissenschaftlichen Veröffentlichungen. Georg
Georg schrieb: > So etwas per Software zu verstecken geht völlig am Problem vorbei - nach > dem Motto ICH weiss welche Messwerte richtig sind, andere ingnoriere ich > einfach. Du scheinst nicht verstanden zu haben, dass es unterschiedlich zuverlässige Messwerte geben kann. Mit "verstecken" hat das nichts zu tun. Z.B. ist Gewichtung bei Sensorfusion ein übliches Verfahren, um in unterschiedlichen Bereichen unterschiedlich zuverlässige Sensorwerte zu einem möglichst guten Wert für einen zu bestimmenden Parameter zu verarbeiten. Guck dir Kalman-Filter an, wo zusätzlich sogar die Korrelation der Fehler berücksichtigt wird.
Wolfgang schrieb: > Du scheinst nicht verstanden zu haben, dass es unterschiedlich > zuverlässige Messwerte geben kann. Genau, kann. Und wenn man weiss, welche richtig sind, kann man den Filter entsprechend auslegen. Weiss natürlich in Anführungsstrichen.
Wolfgang schrieb: > Du scheinst nicht verstanden zu haben Die Diskussion ist sinnlos, da niemand weiss, wieso die Messwerte des TO im Lauf der Messung immer schlechter werden - ganz besonders er selbst nicht. Nur wenn man den Mechanismus verstanden hat kann/darf man Messwerte wegfiltern oder unterschiedlich bewerten, z.B. bei mehreren Sensoren. Aber das ist hier ja nicht der Fall. Georg
A. S. schrieb: > Weiss natürlich in Anführungsstrichen. Warum die Anführungszeichen. Unterschiedlich gute Messdaten in verschiedenen Wertebereichen sind z.B. der Grund für die Verwendung von Komplementärfiltern.
Wolfgang schrieb: > Unterschiedlich gute Messdaten in verschiedenen Wertebereichen sind z.B. > der Grund für die Verwendung von Komplementärfiltern. Der TO weiss hier aber von nichts und gibt auch keinerlei Infos. Und darauf bezog sich Georg zu Recht. Georg schrieb: > nach dem Motto ICH weiss welche Messwerte richtig sind, andere > ingnoriere ich einfach. Das ist die Grundlage der meisten > Datenfälschungen in medizinischen oder wissenschaftlichen > Veröffentlichungen.
Das Problem ist ziemlich aktuell: Es wird wohl niemand widersprechen, dass die Corona-Inzidenz-Zahlen sich sehr unerfreulich entwickeln. Das ist leider für viele Pseudo-Fachleute Anlass, die Inzidenz einfach für unwichtig zu erklären. Aber so leicht kriegt man Zahlen nicht weg bloss weil sie einem nicht in den Kram passen. Man könnte ja einen Filter programmieren der Werte über 100 einfach deckelt, so denken offenbar manche Ministerpräsidenten, Landräte und Bürgermeister. Das Virus wird sich davon nicht beeindrucken lassen. Wie war das nochmal: Witte Witte Witt ich mach mir die Welt oder so ähnlich. Wolfgang: programmier doch einen MP-Corona-Messwertfilter. Zuspruch massgebender Leute ist dir gewiss. Georg
Georg schrieb: > Nur wenn man den Mechanismus verstanden hat kann/darf man > Messwerte wegfiltern oder unterschiedlich bewerten und da wir gar nicht wissen, was da überhaupt gemessen wird, ist die Diskussion tatsächlich unsinnig. Wenn ich z.B. weiß, dass mein Temperatursensor nach 5 Std. einen erheblichen Fehler macht, dann kann ich entsprechend "wegrechnen". Das setzt aber eben voraus, dass ich meine Sensordaten kenne. Also warten wir auf weitere Infos... Gruß Rainer
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