Guten Abend, leider bin ich kein Programmierer, würde aber gerne ein Programm schreiben mit dem ich Sensordaten erfassen kann. Mir ist es eher wichtig zu wissen welche Möglichkeiten es gibt und was eurer Meinung nach am einfachsten zu realisieren ist. Was ich möchte: - Verschiedene Sensordaten über die serielle Schnittstelle eines Mikrocontrollers am Laptop erfassen. - Die Daten in einem Plot live darstellen lassen. - Während der Messung möchte ich z.B. die Drehzahl von Motoren, welche ich auch über die serielle Schnittstelle ansteure verändern, also z.B. mit einem Schieberegler oder einer einprogrammierten Funktion beschleunigen. - Dann würde ich gerne alle Daten im Hintergrund aufzeichnen lassen, so dass ich diese z.B. als txt oder CSV Datei abspeichern kann, um diese in Excel auszuwerten. Womit könnte ich das am besten realisieren? Ich erläutre im Folgenden Mal von welchen Möglichkeiten ich bisher gelesen habe und welche vor und Nachteile mir dabei aufgefallen sind. LabView: Für LabView habe ich noch eine Lizenz. Ich denke, dass man damit alles machen kann. Die Daten können geplottet und als tdms Datei exportiert werden. Außerdem stehen alle möglichen Bedienelemente zur Verfügung. Man kann es kompilieren, aber vermutlich nicht auf jedem Rechner laufen lassen. Außerdem ist es nicht kostenlos und man immer Abhängig von NI. Python: Mit Python kann man glaube ich Sensordaten auslesen. Die Darstellung mit der Matplotlib geht auch. Der Vorteil bei der Matplotlib ist, dass man im Bedienfeld direkt das aktuelle Bild als Vektordatei abspeichern kann. Ich glaube nicht, dass es so einfach ist daraus ein GUI zu basteln. Qt: Ich glaube das ist so eine Art Entwicklungsumgebung für Benutzeroberflächen. Leider ist mir nicht klar, ob das C++ ist oder Python, da ich dies schon im Zusammenhang mit C++ und Python (PyQt5) gelesen habe. Es gibt auf YouTube einige Beispiele mit Qt und Arduino, jedoch sind das C++ Beispiele. Ich denke das dies wahrscheinlich geeignet ist, jedoch kann ich nicht sagen, ob die Beispiele 1:1 auf PyQt übertragen werden können? Ansonsten gibt es einen Qt Designer und die Beispiele die ich gesehen habe, sahen echt gut aus. Java: Für Java habe ich eigentlich schon eine Fertige Anwendung gesehen, die genau das macht, was ich mir in etwa vorgestellt habe: http://www.farrellf.com/TelemetryViewer/ wobei ich eben etwas haben möchte, was genau auf meine Anwendung zugeschnitten ist. Matlab: Geht denke ich auch, möchte ich aber ungern benutzen. Processing / P5.js Mit beiden habe ich schon viele Sachen gemacht. Mit Processing schon viel in Verbindung mit dem Arduino. P5.js lässt sich nicht so einfach für die serielle Schnittstelle einrichten leider. Außerdem ist Processing nicht gut geeignet um z.B. herkömmliche Graphen zu plotten oder Daten zu exportieren. Falls Jemand einen Tipp hat wie ich am besten so etwas in klein realisieren kann oder mir ein paar nützliche Links als Antwort anhängt mit deren Hilfe ich mir so etwas zusammen basteln kann, dann wäre ich sehr dankbar. Natürlich werde ich noch viel Arbeit dort hineinstecken müssen, um mir das entsprechende Wissen anzueignen. Mir ist es jedoch erst einmal wichtig, dass es überhaupt klappt. Im Anschluss kann ich dann natürlich alles Schritt für Schritt verbessern.
Kommt ein bisschen darauf an, wie wichtig dir die Live-Funktionalität ist, die mit matplotlib (Python) leider kaum realisierbar ist. Mit C++/Qt5 kannst du eine Plot-Bibliothek wie Qwt oder QCustomPlot benutzen, das ist sehr schnell und man kann sehr schöne Darstellungen damit machen, aber der Aufwand ist immens viel höher als ein kleines Python-Skript zusammenzubauen. Für Prototypen kann man sich finde ich auch fast überlegen, die Daten einfach nur mit Python in eine Datei zu schreiben, und alle 2 Sekunden in ein PDF zu exportieren ... ist halt super einfach zu machen und genügt oft.
PeachPii schrieb: > Für LabView habe ich noch eine Lizenz. Ich denke, dass man damit alles > machen kann. Die Daten können geplottet und als tdms Datei exportiert > werden. Außerdem stehen alle möglichen Bedienelemente zur Verfügung. Daran hatte ich auch sofort gedacht. Man muss es natürlich schon können, jedoch ist LabView konfortabel was die Serielle angeht und auch das Plotten. Relativ einfach würde ich sagen. Probleme könntest du bei der Datenübertragung bekommen, wie willst du die Übertragung gegen Bitfehler absichern, CRC ? Müsste natürlich in Labview und auf dem Arduino implementiert werden.
Du benötigst auf dem Zielrechner die LabView Runtime (ca 300MB Downloadfile)
PeachPii schrieb: > Python: > Mit Python kann man glaube ich Sensordaten auslesen. Die Darstellung mit > der Matplotlib geht auch. Der Vorteil bei der Matplotlib ist, dass man > im Bedienfeld direkt das aktuelle Bild als Vektordatei abspeichern kann. > > Ich glaube nicht, dass es so einfach ist daraus ein GUI zu basteln. Matplotlib bietet die Möglichkeit, GUI-Elemente auf einfache Weise direkt in den Plot zu integrieren. Das sieht dann bspw. so aus: https://matplotlib.org/gallery/widgets/slider_demo.html Sven B. schrieb: > Kommt ein bisschen darauf an, wie wichtig dir die Live-Funktionalität > ist, die mit matplotlib (Python) leider kaum realisierbar ist. Wieso sollte das nicht gehen?
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Yalu X. schrieb: > Sven B. schrieb: >> Kommt ein bisschen darauf an, wie wichtig dir die Live-Funktionalität >> ist, die mit matplotlib (Python) leider kaum realisierbar ist. > > Wieso sollte das nicht gehen? Weil es für mehr als ein paar Werte zu langsam ist und krasse Memory Leaks hat. In C++/Qt kann ich problemlos 50.000 Werte zehnmal pro Sekunde neu zeichnen, mit matplotlib bricht das nach kürzester Zeit auseinander, wenn es überhaupt funktioniert.
PeachPii schrieb: > Matlab: > Geht denke ich auch, möchte ich aber ungern benutzen. Schade eigentlich. Für solche Anwendungsfälle hat mir die Arduino-Toolbox, mit der sich ein Ardino als interaktiv steuerbares Breakout-Board benutzen läßt, schon gute Dienste erwiesen.
Wenn Dein Dingsbums RS232 kann, solltest Du mal Excel (falls Du mit Windoof arbeitest) anwerfen. Das speichert Dir die Daten und Du kannst die Anzeigeoptionen verwenden. Das Wie wird an hunderten Stellen im Netz erläutert. Da die meisten das Programm haben, brauchst Du nur noch einen Wandler (RS232->USB). Die gibt es aber an jeder Ecke. Arbeitest Du mit einer Antiquität, hast Du eventuell sogar noch einen direkten Anschluss (9-Poliger SUB-D-Stecker) für eine serielle Schnittstelle.
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> Qt: > Ich glaube das ist so eine Art Entwicklungsumgebung für > Benutzeroberflächen. Leider ist mir nicht klar, ob das C++ ist oder > Python, da ich dies schon im Zusammenhang mit C++ und Python (PyQt5) > gelesen habe. Qt ist im Prinzip eine Programmiersprache die C++ ein kleines bisschen erweitert. Die Unterschiede sind aber IMHO relativ gering. Ausserdem ist es noch eine sehr grosse Klassenbibliothek. Es wird also sehr viel an Funktionalitaet mitgeliefert die du einfach so nutzen kannst. Ausserdem gibt es wohl noch eine Pythonversion die Qt nutzt. Die Idee dahinter duerfte wohl sein die Klassenbibliothek von Qt zu nutzen und sich nicht der Anstrengung unterziehen zu muessen C++ zu lernen. Wenn man noch kein C++ kann dann ist der Einstieg in Qt nicht mal eben so. Allerdings lohnt er sich weil man damit Programme fuer alle grossen Betriebssysteme entwickeln kann. Olaf
Olaf schrieb: >> Qt: >> Ich glaube das ist so eine Art Entwicklungsumgebung für >> Benutzeroberflächen. Leider ist mir nicht klar, ob das C++ ist oder >> Python, da ich dies schon im Zusammenhang mit C++ und Python (PyQt5) >> gelesen habe. > > Qt ist im Prinzip eine Programmiersprache die C++ ein kleines bisschen > erweitert. Hm, nein. Qt ist eine C++-Bibliothek und keine Erweiterung der Sprache. C++-Code, der Qt verwendet, kann von jedem normalen, standardkonformen C++-Compiler übersetzt werden. Was es gibt ist der MOC, der zusätzlichen Code automatisch generiert. Das ist aber keine Spracherweiterung, sondern ein Code-Generator. Bei anderen Bibliotheken wie glib schreibt man sich diesen Code von Hand, das könnte man bei Qt auch machen. Ist nur bequemer so.
Ich werfe noch electron in den Ring. Das ist im Prinzip ein Standalong Chrome Browser, der dann HTML5 als Programm ausführt und auch auf externe Schnittstellen und das Dateisystem und so zugreifen kann. Pro: Kostenlos, open source, Plattformunabhängig und meiner Meinung nach relativ einfach und schnell zu entwickeln Contra: Hello World ist >50MB groß, mittelmäßig schnell. Ich hab damit kürzlich ein ähnliches Problem gelöst und war damit sehr zufrieden. Ich musste aber auch nicht mehrmals 50k Werte/s neu zeichnen, sondern nur ein paar.
PeachPii schrieb: > was eurer Meinung nach am > einfachsten zu realisieren ist. Evtl. das hier Beitrag "Projekt: Virtuelle Instrumente an serielle Schnittstelle"
> Hm, nein. Qt ist eine C++-Bibliothek und keine Erweiterung der Sprache. > C++-Code, der Qt verwendet, kann von jedem normalen, standardkonformen > C++-Compiler übersetzt werden. > Was es gibt ist der MOC, der zusätzlichen Code automatisch generiert. Aehem, doch. :) Ich verstehe es eher so das der MOC den Qt-Source in C++-Source umwandelt. Wie konnte sonst dein normaler C++ Compiler public slots: übersetzen? Also im Prinzip das ganze slot-Konzept das die damals eingefuehrt haben? Olaf
Olaf schrieb: > Ich verstehe es eher so das der MOC den Qt-Source in C++-Source > umwandelt. Dann verstehst du es falsch. > Wie konnte sonst dein normaler C++ Compiler > > public slots: Weil slots und Q_SLOTS defines auf leer sind und signals und Q_SIGNALS defines auf "public". https://code.woboq.org/qt5/qtbase/src/corelib/kernel/qobjectdefs.h.html#_M/Q_SLOTS > übersetzen? Also im Prinzip das ganze slot-Konzept das die damals > eingefuehrt haben? Das ist zusätzlicher Meta-Code, der generiert und zum Programm dazugelinkt wird. Dein Code wird dabei nicht verändert und kompiliert auch ohne den MOC-Code. (Er linkt u.U. nicht, aber das ist etwas anderes)
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Sven B. schrieb: > Yalu X. schrieb: >> Sven B. schrieb: >>> Kommt ein bisschen darauf an, wie wichtig dir die Live-Funktionalität >>> ist, die mit matplotlib (Python) leider kaum realisierbar ist. >> >> Wieso sollte das nicht gehen? > > Weil es für mehr als ein paar Werte zu langsam ist und krasse Memory > Leaks hat. In C++/Qt kann ich problemlos 50.000 Werte zehnmal pro > Sekunde neu zeichnen, mit matplotlib bricht das nach kürzester Zeit > auseinander, wenn es überhaupt funktioniert. Das angehängte Programm plottet auf einem schon betagten Laptop mit einem i7-4910MQ (2.90GHz) 12 bis 13 Sinuskurven mit jeweils 1.000.000 Werte. Um die Geschwindigkeit mit deinem C++-Programm vergleichen zu können, müsste man dieselben Daten und die gleiche Fenstergröße verwenden. Aber dass Matplotlib für "mehr als ein paar Werte zu langsam" ist, halte ich für etwas übertrieben. Für die Darstellung des zeitlichen Verlaufs von Messdaten ist die Anzahl der unterscheidbaren Datenpunkte ohnehin durch die horizontale Auflösung des Bildschirms auf 1920 oder 3840 begrenzt. Zudem will der TE die Daten über eine serielle Schnittstelle (vermutlich RS-232) einlesen, was wohl die Hauptbremse der ganzen Angelegenheit darstellen wird. Mit den Memory-Leaks scheinst du recht zu haben, auch wenn ich sie nicht als "krass" bezeichnen würde. Für jede Aktualisierung der dargestellten Kurve gehen ca. 1,5kB verloren, und das unabhängig von der Anzahl der Datenpunkte. Damit kann man das Programm zwar stunden-, aber nicht tagelang laufen lassen. Ich habe allerdings noch nicht herausfinden können, ob es sich dabei um einen Bug in Matplotlib handelt, oder ob es an meiner Unfähigkeit liegt, diese Bibliothek "richtig" anzuwenden.
Yalu X. schrieb: > Das angehängte Programm plottet auf einem schon betagten Laptop mit > einem i7-4910MQ (2.90GHz) 12 bis 13 Sinuskurven mit jeweils 1.000.000 > Werte. Um die Geschwindigkeit mit deinem C++-Programm vergleichen zu > können, müsste man dieselben Daten und die gleiche Fenstergröße > verwenden. Aber dass Matplotlib für "mehr als ein paar Werte zu langsam" > ist, halte ich für etwas übertrieben. Das geht nur, weil die Daten extrem gutmütig sind und intern das Zeichnen optimiert wird. Plotte mal sin(10000*xdata), was ordentlich oszilliert (und einem rauschigen ADC-Sample-Chunk deutlich näher kommt), dann hast du nur noch 1 fps. Bei 100000*xdata wirft es eine Exception. > Für die Darstellung des zeitlichen Verlaufs von Messdaten ist die Anzahl > der unterscheidbaren Datenpunkte ohnehin durch die horizontale Auflösung > des Bildschirms auf 1920 oder 3840 begrenzt. Njaa, das stimmt nicht ganz, weil trotzdem alle Punkte für die korrekte Darstellung relevant sind wenn du keine Aliasing-Effekte haben willst. > Zudem will der TE die Daten > über eine serielle Schnittstelle (vermutlich RS-232) einlesen, was wohl > die Hauptbremse der ganzen Angelegenheit darstellen wird. Das ist natürlich gut möglich. > Mit den Memory-Leaks scheinst du recht zu haben, auch wenn ich sie nicht > als "krass" bezeichnen würde. Für jede Aktualisierung der dargestellten > Kurve gehen ca. 1,5kB verloren, und das unabhängig von der Anzahl der > Datenpunkte. Damit kann man das Programm zwar stunden-, aber nicht > tagelang laufen lassen. Ja, ungefähr so. Hat man dann noch mehrere Diagramme, ist es noch schneller vorbei. > Ich habe allerdings noch nicht herausfinden > können, ob es sich dabei um einen Bug in Matplotlib handelt, oder ob es > an meiner Unfähigkeit liegt, diese Bibliothek "richtig" anzuwenden. Mir geht's jedenfalls auch so, und ich kenne fähige auch Menschen die länger versucht haben das hinzubekommen und es nicht geschafft haben.
Sven B. schrieb: > Das geht nur, weil die Daten extrem gutmütig sind und intern das > Zeichnen optimiert wird. Plotte mal sin(10000*xdata), was ordentlich > oszilliert (und einem rauschigen ADC-Sample-Chunk deutlich näher kommt), > dann hast du nur noch 1 fps. Bei 100000*xdata wirft es eine Exception. Bei mir wird die Sache zwar langsam, bricht aber nicht ab. >> Für die Darstellung des zeitlichen Verlaufs von Messdaten ist die Anzahl >> der unterscheidbaren Datenpunkte ohnehin durch die horizontale Auflösung >> des Bildschirms auf 1920 oder 3840 begrenzt. > > Njaa, das stimmt nicht ganz, weil trotzdem alle Punkte für die korrekte > Darstellung relevant sind wenn du keine Aliasing-Effekte haben willst. Es ist aber unsinnig, dieses Akkumulieren von Daten direkt auf dem Ausgabemedium vorzunehmen. Auf einem realen Stiftplotter würde durch eine solche Aktion das Papier in seine Bestandteile zerfallen :). Auf dem Bildschirm geht zwar nichts kaputt, aber das unnötige hundertfache Beschreiben immer wieder derselben Pixel kostet eben seine Zeit. Viel effizienter ist es, die Daten vorab passend auszudünnen, aber natürlich nicht einfach durch Herauspicken jedes k-ten Datenpunkts (das gibt Aliasing), sondern durch die Bildung des Minimums und des Maximums innerhalb eines Intervalls von k Punkten. Das geht recht fix und entlastet die Grafikausgabe ungemein. Möglicherweise tun dies andere Plotprogramme automatisch, es ist aber auch kein großer Aufwand, dies selber zu programmieren.
Angehängte Dateien:
-
graph.png
98 KB
Stimmt natürlich. Insgesamt kann man es schon machen, ich hatte das vielleicht etwas überspitzt formuliert. Aber das Memory-Leak-Problem und die Performance machen es irgendwie nicht zur schönen Lösung. Ich plotte z.B. im Moment viele Daten wie die im Anhang, das ist ein Interferogramm mit ca 2M Punkten. Mit QCustomPlot kann man darauf mit 60fps herumzoomen (was auch wichtig ist), in matplotlib braucht jedes neue Zeichnen ca eine Sekunde, was es für interaktive Anwendungen kaum verwendbar macht. Es kommt wie immer auf die Anwendung an. Ich denke aber, matplotlib ist für interaktive Anwendungen einfach nicht entworfen. Es kann zwar so ein bisschen was, aber an sich scheint mir der Fokus das Produzieren von qualtitativ hochwertigen Diagrammen für Publikationen. Darin ist es ja auch sehr gut.
Danke für die zahlreichen Antworten, dass war sehr hilfreich. Am schönsten fände ich natürlich open source Software, um sich nicht abhängig zu machen von NI Software und Hardware. Das ist ähnlich wie bei Vector, da fällt jede Box mit min. tausend Euro ins Gewicht. Andererseits muss man natürlich gucken was man will. Bei MATLAB war bei einem VErsuch die Ausgabe irgendwie viel zu langsam. Bei LabView weiß ich, dass es definitiv geht und ich weiß auch, dass wenn ich einen Plot implementiere, ich die Achsen immer frei skalieren kann und immer einen Überblick darüber habe was meine Messgerößen gerade machen. Ich werde es jetzt zuerst einmal mit LabView probieren. Ich möchte eh stationäre Werte aufnehmen. Dafür soll das Programm aber automatisch jeden Wert anfahren. Dafür möchte ich dann verschiedene Toleranzbereiche festlegen. Diese möchte ich aber bequem übers Menu dynamisch ändern können. Wenn meine Größe im Betrieb z.B es nicht in den Bereich schafft, möchte ich diesen ein wenig vergrößern. Im Anschluss bestimme ich dann über ein Eingabefeld nach wieviel Sekunden der Wert erfasst und über welchen Zeitraum dieser wie gemittelt wird und wie groß die Zeitschritte sind. Dies wird dann entsprechend in eine Datei zur späteren Auswertung gespeichert. Dabei kann ich dann immer noch festlegen welche Bereiche der Kurve z.B. linear sind, denn dort würde ich nur wenige Stützpunkte aufnehmen. In interessanteren Bereichen würde ich mehr Punkte aufnehmen und es feiner auflösen. Würde ich das per Hand programmieren, wäre ich vermutlich mit meinen begrenzten Fähigkeiten ewig dran, besonders mit Qt / C++ :D
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