Arduino: Ultraschallsensor entstören - Versionsgeschichte

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter */

2026-03-19T11:18:29Z

Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2026, 11:18 Uhr
Zeile 102:		Zeile 102:
	* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s		* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s
	* Tiefpassfilter: 29 m		* Tiefpassfilter: 29 m
			{\| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
			\| <strong>Video Tutorial </strong>
			\|-
			\|
	<iframe key="panopto" path="/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=fce4a806-dcbf-4e92-b10d-ac69013d7cb1&autoplay=false&offerviewer=true&showtitle=true&showbrand=true&captions=false&interactivity=all" height="405" width="720" style="border: 1px solid #464646;" allowfullscreen allow="autoplay"></iframe>		<iframe key="panopto" path="/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=fce4a806-dcbf-4e92-b10d-ac69013d7cb1&autoplay=false&offerviewer=true&showtitle=true&showbrand=true&captions=false&interactivity=all" height="405" width="720" style="border: 1px solid #464646;" allowfullscreen allow="autoplay"></iframe>
			\|-
			\|}
	----		----

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Literatur */

2026-03-19T10:40:10Z

Literatur

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2026, 10:40 Uhr
Zeile 135:		Zeile 135:

	'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>SVN Log</code>, <code>USTiefpassFilter.ino</code>, <code>Ergebnisbewertung.pdf</code>		'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>SVN Log</code>, <code>USTiefpassFilter.ino</code>, <code>Ergebnisbewertung.pdf</code>

			== [[Datei:Lektionen.jpg\|60px]] Ausblick zur nächsten Lektion ==
			Die nächste Lektion behandelt die Temperaturmessung mittels PTC und NTC. Die damit verbundenen Themen sind:
			* Temperaturkennlinien
			* Datenspeicherung im EEPROM

	== Literatur ==		== Literatur ==

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.5: Dynamische Messunsicherheit */

2026-03-19T10:38:03Z

Aufgabe 12.5: Dynamische Messunsicherheit

@@ Zeile 132: / Zeile 132: @@
 * Wurde das Signalrauschen geglättet?
 * Sichern Sie alle Ergebnisse mit beschreibendem Text (<code>message</code>) in SVN.
-* Wurden die Regeln für den Umgang mit SVN eingehalten?
+* Beachten Sie dabei die [[Software_Anforderungen|Software Anforderungen]].
-'''Arbeitsergebnis''' in SVN: <code>SVN Log</code>, <code>USTiefpassFilter.ino</code>, <code>Ergebnisbewertung.pdf</code>
+'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>SVN Log</code>, <code>USTiefpassFilter.ino</code>, <code>Ergebnisbewertung.pdf</code>
 == Literatur ==

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Vorbereitung */

2026-03-19T10:37:09Z

Vorbereitung

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2026, 10:37 Uhr
Zeile 41:		Zeile 41:
	* [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoGleitenderMittelwert/DemoGleitenderMittelwert.ino SVN: DemoGleitenderMittelwert.ino]		* [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoGleitenderMittelwert/DemoGleitenderMittelwert.ino SVN: DemoGleitenderMittelwert.ino]
	* [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoTiefpassFilter/DemoTiefpassFilter.ino SVN: DemoTiefpassFilter.ino]		* [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoTiefpassFilter/DemoTiefpassFilter.ino SVN: DemoTiefpassFilter.ino]
	== ~~Vorbereitung~~ ==		== Versuchsvorbereitung ==
	~~Bereiten Sie sich anhand der nachfolgenden Aufgaben auf den Praktikumstermin vor.~~
	# Bereiten Sie Anhand der [[Arduino:_Ultraschallsensor_entstören#Tutorials\|Tutorials]] und [[Arduino:_Ultraschallsensor_entstören#Demos\|Demos]] Aufgabe 12.1 vor.		# Bereiten Sie Anhand der [[Arduino:_Ultraschallsensor_entstören#Tutorials\|Tutorials]] und [[Arduino:_Ultraschallsensor_entstören#Demos\|Demos]] Aufgabe 12.1 vor.
	# Schreiben und testen Sie die Funktion <code>GleitendesMittelwertFilter()</code>.		# Schreiben und testen Sie die Funktion <code>GleitendesMittelwertFilter()</code>.

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Lernzielkontrolle */

2026-03-19T10:36:34Z

Lernzielkontrolle

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2026, 10:36 Uhr
Zeile 32:		Zeile 32:
	# Was ist ein gleitendes Mittelwertfilter? Wie wird es berechnet?		# Was ist ein gleitendes Mittelwertfilter? Wie wird es berechnet?
	# Was ist ein rekursives Tiefpassfilter? Wie wird es berechnet?		# Was ist ein rekursives Tiefpassfilter? Wie wird es berechnet?

	~~'''Anforderungen an Ihren Quelltext'''~~
	~~# Werten Sie Ihren Quelltext durch Header und Kommentare auf.~~
	~~# Planen Sie jedes Programm mittels PAP.~~
	~~# Verzichten Sie auf <code>magic numbers</code>.~~
	~~# Halten Sie die [[Medium:Programmierrichtlinie.pdf\|Programmierrichtlinie]] ein.~~

	== Tutorials ==		== Tutorials ==

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter */

2026-02-04T11:39:36Z

Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter

← Nächstältere Version		Version vom 4. Februar 2026, 11:39 Uhr
Zeile 105:		Zeile 105:
	* Nutzen Sie das FIFO aus Aufgabe 6.4.		* Nutzen Sie das FIFO aus Aufgabe 6.4.
	* Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}</math> für k Messwerte		* Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}</math> für k Messwerte
	~~{\| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"~~
	~~\| <strong>Tipps  </strong>~~
	\|-
	\|
	Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>		Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>
	* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s		* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s
	* Tiefpassfilter: 29 m		* Tiefpassfilter: 29 m
	<iframe key="panopto" path="/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=fce4a806-dcbf-4e92-b10d-ac69013d7cb1&autoplay=false&offerviewer=true&showtitle=true&showbrand=true&captions=false&interactivity=all" height="405" width="720" style="border: 1px solid #464646;" allowfullscreen allow="autoplay"></iframe>		<iframe key="panopto" path="/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=fce4a806-dcbf-4e92-b10d-ac69013d7cb1&autoplay=false&offerviewer=true&showtitle=true&showbrand=true&captions=false&interactivity=all" height="405" width="720" style="border: 1px solid #464646;" allowfullscreen allow="autoplay"></iframe>
	\|-
	\|
	~~'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Demos/Arduino/DemoGleitenderMittelwert SVN: DemoGleitenderMittelwert]~~
	\|-
	\|}
	----		----

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter */

2025-12-16T09:12:18Z

Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter

← Nächstältere Version		Version vom 16. Dezember 2025, 09:12 Uhr
Zeile 132:		Zeile 132:
	'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>testeTiefpassFilter.ino</code>		'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>testeTiefpassFilter.ino</code>
	{\| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"		{\| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
	\| <strong>~~Tipps~~  </strong>		\| <strong>Tipp  </strong>
	\|-		\|-
	\|		\|

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter */

2025-12-16T09:11:56Z

Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter

← Nächstältere Version		Version vom 16. Dezember 2025, 09:11 Uhr
Zeile 127:		Zeile 127:
	# Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit dynamischen Zielen.		# Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit dynamischen Zielen.
	# Wählen Sie <math>\alpha</math> anhand der Messwerte und diskutieren Sie Ihre Wahl mit Prof. Schneider.		# Wählen Sie <math>\alpha</math> anhand der Messwerte und diskutieren Sie Ihre Wahl mit Prof. Schneider.

	~~'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>testeTiefpassFilter.ino</code>~~

	'''Hinweis:'''		'''Hinweis:'''
	* Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\alpha \cdot \bar{x}(k-1)+ (1-\alpha)\cdot x(k)</math> für den aktuellen Messwert <math>x(k)</math>.		* Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\alpha \cdot \bar{x}(k-1)+ (1-\alpha)\cdot x(k)</math> für den aktuellen Messwert <math>x(k)</math>.
	* <math>\alpha</math> ist hierbei ein Filterparameter <math>0<\alpha<1</math>.		* <math>\alpha</math> ist hierbei ein Filterparameter <math>0<\alpha<1</math>.
	<~~div~~ class="mw-collapsible mw-collapsed">		'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>testeTiefpassFilter.ino</code>
			{\| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
			\| <strong>Tipps  </strong>
			\|-
			\|
			'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoTiefpassFilter/DemoTiefpassFilter.ino DemoTiefpassFilter.ino]
			\|}



	~~'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoTiefpassFilter/DemoTiefpassFilter.ino]~~
	~~</div>~~
	----		----

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter */

2025-12-16T09:10:40Z

Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter

← Nächstältere Version		Version vom 16. Dezember 2025, 09:10 Uhr
Zeile 109:		Zeile 109:
	\|-		\|-
	\|		\|
	*[https://itwist.de/2018/02/hd48770-multiple-bargraphs/ Hier] finden Sie ein Beispiel zum Erstellen einer Balkenanzeige.<br>
	*DemoLCDBalkendiagramm.ino: [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoLCDBalkendiagramm/ https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoLCDBalkendiagramm/]
	Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>		Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>
	* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s		* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s

Ulrich.schneider@hshl.de: /* Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter */

2025-12-16T09:09:57Z

Aufgabe 12.3: Gleitendes Mittelwertfilter

← Nächstältere Version		Version vom 16. Dezember 2025, 09:09 Uhr
Zeile 105:		Zeile 105:
	* Nutzen Sie das FIFO aus Aufgabe 6.4.		* Nutzen Sie das FIFO aus Aufgabe 6.4.
	* Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}</math> für k Messwerte		* Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: <math>\bar{x}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}</math> für k Messwerte
	~~<div~~ class="mw-collapsible mw-collapsed">		{\| role="presentation" class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
			\| <strong>Tipps  </strong>
			\|-
			\|
			*[https://itwist.de/2018/02/hd48770-multiple-bargraphs/ Hier] finden Sie ein Beispiel zum Erstellen einer Balkenanzeige.<br>
			*DemoLCDBalkendiagramm.ino: [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoLCDBalkendiagramm/ https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Arduino/ArduinoLibOrdner/ArduinoUnoR3/examples/DemoLCDBalkendiagramm/]
	Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>		Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>
	* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s		* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s
	* Tiefpassfilter: 29 m		* Tiefpassfilter: 29 m
	<iframe key="panopto" path="/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=fce4a806-dcbf-4e92-b10d-ac69013d7cb1&autoplay=false&offerviewer=true&showtitle=true&showbrand=true&captions=false&interactivity=all" height="405" width="720" style="border: 1px solid #464646;" allowfullscreen allow="autoplay"></iframe>		<iframe key="panopto" path="/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=fce4a806-dcbf-4e92-b10d-ac69013d7cb1&autoplay=false&offerviewer=true&showtitle=true&showbrand=true&captions=false&interactivity=all" height="405" width="720" style="border: 1px solid #464646;" allowfullscreen allow="autoplay"></iframe>
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	'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Demos/Arduino/DemoGleitenderMittelwert SVN: DemoGleitenderMittelwert]		'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Demos/Arduino/DemoGleitenderMittelwert SVN: DemoGleitenderMittelwert]
	~~</div>~~		\|-
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	----		----

	=== Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter ===		=== Aufgabe 12.4: Rekursives Tiefpassfilter ===
	Ein rekursives Filter kann Messwerte in Echtzeit während der Laufzeit filtern. Nutzen Sie ein Tiefpassfilter, um die Messwerte zu filtern.		Ein rekursives Filter kann Messwerte in Echtzeit während der Laufzeit filtern. Nutzen Sie ein Tiefpassfilter, um die Messwerte zu filtern.