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Ulrich.schneider@hshl.de am 19. März 2025 um 10:37 Uhr

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	Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 11 ff.].		Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 11 ff.].
	</div>		</div>

	~~=== Aufgabe 2.2: Rekursives Tiefpassfilter ===~~
	~~Ein rekursives Filter kann Messwerte in Echtzeit während der Laufzeit filtern. Nutzen Sie ein Tiefpassfilter, um die Messwerte zu filtern.~~
	~~# Schreiben Sie die Funktion <code>TiefpassFilter.m</code>, welches die Eingangswerte zyklisch filtert. Hierbei wird der Tiefpass berechnet.~~
	# Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit statischen Zielen mit Ihrem Framework <code>zeigeZyklischUltraschallMessung.m</code> und <code>UltraschallMessung.mat</code> Aus den Aufgaben 1.3 und 1.4.
	~~# Visualisieren Sie Messwerte und Filterergebnis in einem Plot mit Achsenbeschriftung und Legende.~~
	~~# 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.~~

	~~'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>TiefpassFilter.m, testeTiefpassFilter.m</code>~~

	~~'''Hinweis:'''~~
	* Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: <math>\bar{x}_{TP}(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>.
	~~<div class="mw-collapsible mw-collapsed">~~

	~~'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Demos/Arduino/DemoTiefpassFilter/DemoTiefpassFilter.ino SVN: DemoTiefpassFilter.ino]~~

	~~Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 11 ff.19].~~
	~~</div>~~

	~~=== Aufgabe 2.3: Filtervergleich ===~~
	~~# Vergleichen Sie die Ergebnisse des Tiefpasses mit denen des gleitenden Mittelwertfilters.~~
	~~# Zeigen Sie das ungefilterte und die gefilterten Signal in MATLAB<sup>®</sup> in einem Plot vergleichend an (vgl. Abb.1).~~
	~~# Beschriften Sie die Achsen und nutzen Sie eine Legende.~~

	~~'''Lernzielkontrollfragen:'''~~
	~~# Wurde das Signalrauschen geglättet?~~
	~~# Ist das gefilterte Signal verzögert?~~
	~~# Welchen Einfluss haben die Filterparameter?~~
	~~# Wie verhalten sich die gefilterten Signal bei Ausreißern?~~

	~~'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>testeFilterVergleich.m</code>~~

	~~<div class="mw-collapsible mw-collapsed">~~

	~~Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 27 ff.].~~
	~~</div>~~

	~~=== Aufgabe 2.4: Nachhaltige Doku ===~~
	~~Sichern Sie alle Ergebnisse mit beschreibendem Text (<code>message</code>) in SVN.~~
	* Halten Sie die Regeln für den [[Software_Versionsverwaltung_mit_SVN\|Umgang mit SVN]] ein.
	* Halten Sie die [[Medium:Programmierrichtlinie.pdf\|Programmierrichtlinie für C]] und die [[Medium:Programmierrichtlinien_für_Matlab.pdf\|Programmierrichtlinien für MATLAB<sup>®</sup>]] ein.
	* Versehen Sie jedes Programm mit einem Header ([[Header Beispiel für MATLAB]], [[Header Beispiel für C]]).
	* Kommentiere Sie den Quelltext umfangreich.

	~~'''Arbeitsergebnis''' in SVN: <code>SVN Log</code>~~

Ulrich.schneider@hshl.de am 19. März 2025 um 10:36 Uhr

2025-03-19T10:36:48Z

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	'''Arbeitsergebnis''' in SVN: MATLAB<sup>®</sup> Kurszertifikat		'''Arbeitsergebnis''' in SVN: MATLAB<sup>®</sup> Kurszertifikat


			== Versuchsdurchführung ==
			=== Aufgabe 2.1: Gleitendes Mittelwertfilter ===
			Ein gleitendes Mittlwertfilter bildet einen Mittelwert über k Messwerte mittels FIFO.
			# Schreiben Sie die Funktion <code>GleitendesMittelwertFilter.m</code>, welches die Eingangswerte zyklisch filtert. Hier bei wird der Mittelwert über die letzten k Messwerte gebildet.
			# Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit statischen Zielen mit Ihrem Framework <code>zeigeZyklischUltraschallMessung.m</code> und <code>UltraschallMessung.mat</code> Aus den Aufgaben 1.3 und 1.4.
			# Visualisieren Sie Messwerte und Filterergebnis in einem Plot mit Achsenbeschriftung und Legende.
			# Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit dynamischen Zielen.
			# Wählen Sie k anhand der Messwerte und diskutieren Sie Ihre Wahl mit Prof. Schneider.

			'''Nützliche Befehle''': <code>plot, xlabel, ylabel, legend, persistent, isempty, isnan, function</code>

			'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>GleitendesMittelwertFilter.m, testeGleitendesMittelwertFilter.m</code>

			'''Hinweise:'''
			* Nutzen Sie ein Array als FIFO.
			* Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: <math>\bar{x}_{GM}(k)=\frac{x(1)+x(2)+\ldots+x(k)}{k}</math> für k Messwerte
			<div class="mw-collapsible mw-collapsed">

			Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br>
			* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s
			* 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>


			'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Demos/Arduino/DemoGleitenderMittelwert SVN: DemoGleitenderMittelwert]

			Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 11 ff.].
			</div>

			=== Aufgabe 2.2: Rekursives Tiefpassfilter ===
			Ein rekursives Filter kann Messwerte in Echtzeit während der Laufzeit filtern. Nutzen Sie ein Tiefpassfilter, um die Messwerte zu filtern.
			# Schreiben Sie die Funktion <code>TiefpassFilter.m</code>, welches die Eingangswerte zyklisch filtert. Hierbei wird der Tiefpass berechnet.
			# Testen Sie Ihre Funktion mit Ultraschallmesswerten mit statischen Zielen mit Ihrem Framework <code>zeigeZyklischUltraschallMessung.m</code> und <code>UltraschallMessung.mat</code> Aus den Aufgaben 1.3 und 1.4.
			# Visualisieren Sie Messwerte und Filterergebnis in einem Plot mit Achsenbeschriftung und Legende.
			# 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.

			'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>TiefpassFilter.m, testeTiefpassFilter.m</code>

			'''Hinweis:'''
			* Die Formel für das Tiefpassfilter lautet: <math>\bar{x}_{TP}(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>.
			<div class="mw-collapsible mw-collapsed">

			'''Demo:''' [https://svn.hshl.de/svn/Informatikpraktikum_1/trunk/Demos/Arduino/DemoTiefpassFilter/DemoTiefpassFilter.ino SVN: DemoTiefpassFilter.ino]

			Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 11 ff.19].
			</div>

			=== Aufgabe 2.3: Filtervergleich ===
			# Vergleichen Sie die Ergebnisse des Tiefpasses mit denen des gleitenden Mittelwertfilters.
			# Zeigen Sie das ungefilterte und die gefilterten Signal in MATLAB<sup>®</sup> in einem Plot vergleichend an (vgl. Abb.1).
			# Beschriften Sie die Achsen und nutzen Sie eine Legende.

			'''Lernzielkontrollfragen:'''
			# Wurde das Signalrauschen geglättet?
			# Ist das gefilterte Signal verzögert?
			# Welchen Einfluss haben die Filterparameter?
			# Wie verhalten sich die gefilterten Signal bei Ausreißern?

			'''Arbeitsergebnisse''' in SVN: <code>testeFilterVergleich.m</code>

			<div class="mw-collapsible mw-collapsed">

			Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 27 ff.].
			</div>

			=== Aufgabe 2.4: Nachhaltige Doku ===
			Sichern Sie alle Ergebnisse mit beschreibendem Text (<code>message</code>) in SVN.
			* Halten Sie die Regeln für den [[Software_Versionsverwaltung_mit_SVN\|Umgang mit SVN]] ein.
			* Halten Sie die [[Medium:Programmierrichtlinie.pdf\|Programmierrichtlinie für C]] und die [[Medium:Programmierrichtlinien_für_Matlab.pdf\|Programmierrichtlinien für MATLAB<sup>®</sup>]] ein.
			* Versehen Sie jedes Programm mit einem Header ([[Header Beispiel für MATLAB]], [[Header Beispiel für C]]).
			* Kommentiere Sie den Quelltext umfangreich.

			'''Arbeitsergebnis''' in SVN: <code>SVN Log</code>

Ulrich.schneider@hshl.de am 19. März 2025 um 10:36 Uhr

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Zeile 33:		Zeile 33:
	# Wurde auf <code>magic numbers</code> verzichtet?		# Wurde auf <code>magic numbers</code> verzichtet?
	# Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?		# Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?

			== Vorbereitung ==
			Führen Sie als Vorbereitung den [https://www.mathworks.com/learn/tutorials/matlab-onramp.html MATLAB<sup>®</sup> Onramp Kurs] durch.


			'''Arbeitsergebnis''' in SVN: MATLAB<sup>®</sup> Kurszertifikat

Ulrich.schneider@hshl.de am 19. März 2025 um 10:36 Uhr

2025-03-19T10:36:20Z

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2025, 10:36 Uhr
Zeile 22:		Zeile 22:
	* haben Sie die Filter zyklisch auf Ultraschallmesswerte angewendet und das Filterverhalten analysiert.		* haben Sie die Filter zyklisch auf Ultraschallmesswerte angewendet und das Filterverhalten analysiert.
	* können Sie eine Funktion in MATLAB<sup>®</sup> programmieren und aufrufen.		* können Sie eine Funktion in MATLAB<sup>®</sup> programmieren und aufrufen.

			== Lernzielkontrolle ==
			# Wozu werden rekursive Filter benötigt?
			# Nennen Sie die Formel für ein gl. Mittelwertfilter.
			# Welche Parameter hat ein gl. Mittelwertfilter? Was bedeuten die Parameter?
			# Nennen Sie die rekursive Formel für ein Tiefpassfilter.
			# Welche Parameter hat ein Tiefpassfilter? Was bedeuten die Parameter?
			# Vergleichen Sie die zwei rekursiven Filter. Nennen Sie Vor- und Nachteile.
			# Wurde der Quelltext durch Header und Kommentare aufgewertet?
			# Wurde auf <code>magic numbers</code> verzichtet?
			# Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?

Ulrich.schneider@hshl.de am 19. März 2025 um 10:36 Uhr

2025-03-19T10:36:10Z

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2025, 10:36 Uhr
Zeile 12:		Zeile 12:
	* Anwendung der Filter auf eine Ultraschallmessung		* Anwendung der Filter auf eine Ultraschallmessung
	* Vergleich der Filter anhand technischer Kriterien		* Vergleich der Filter anhand technischer Kriterien


			== Lernziele==
			Nach Durchführung dieser Lektion
			* können Sie reale Messwerte speichern und via MATLAB<sup>®</sup> zyklisch visualisieren.
			* haben Sie ein gleitendes Mittelwertfilter programmiert.
			* haben Sie ein rekursives rekursiven Tiefpassfilter programmiert.
			* können Sie die Filter parametrieren.
			* haben Sie die Filter zyklisch auf Ultraschallmesswerte angewendet und das Filterverhalten analysiert.
			* können Sie eine Funktion in MATLAB<sup>®</sup> programmieren und aufrufen.

Ulrich.schneider@hshl.de am 19. März 2025 um 10:36 Uhr

2025-03-19T10:36:01Z

← Nächstältere Version		Version vom 19. März 2025, 10:36 Uhr
Zeile 4:		Zeile 4:
	'''Modul:''' Praxismodul I<br>		'''Modul:''' Praxismodul I<br>
	'''Lehrveranstaltung:''' Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester<br>		'''Lehrveranstaltung:''' Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester<br>

			== Inhalt ==
			* Einarbeitung in MATLAB<sup>®</sup>
			* Programmierung und Anwendung eines gleitenden Mittelwertfilters
			* Programmierung und Anwendung eines rekursiven Tiefpassfilters
			* Auslegung von Filterparameter
			* Anwendung der Filter auf eine Ultraschallmessung
			* Vergleich der Filter anhand technischer Kriterien

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'''Modul:''' Praxismodul I
'''Lehrveranstaltung:''' Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester
“

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Die Seite wurde neu angelegt: „Kategorie:Arduino thumb|rigth|450px|Abb. 1: Vergleich rauschunterdrückender Filter '''Autor:''' Prof. Dr.-Ing. Schneider '''Modul:''' Praxismodul I '''Lehrveranstaltung:''' Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester “

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[[Kategorie:Arduino]]
[[Datei:TesteFilterVergleich.jpg|thumb|rigth|450px|Abb. 1: Vergleich rauschunterdrückender Filter]]
'''Autor:''' [[Benutzer:Ulrich_Schneider| Prof. Dr.-Ing. Schneider]] 
'''Modul:''' Praxismodul I 
'''Lehrveranstaltung:''' Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester

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'''Lehrveranstaltung:''' Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester
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