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.
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
