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=== 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 | |||
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Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.<br> | |||
* Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s | |||
* Tiefpassfilter: 29 m | |||
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'''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.]. | |||
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Aktuelle Version vom 19. März 2025, 11:37 Uhr

Autor: Prof. Dr.-Ing. Schneider
Modul: Praxismodul I
Lehrveranstaltung: Mechatronik, Informatik Praktikum 2, 2. Semester
Inhalt
- Einarbeitung in MATLAB®
- 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
Lernziele
Nach Durchführung dieser Lektion
- können Sie reale Messwerte speichern und via MATLAB® 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® 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
magic numbersverzichtet? - Wurde die Programmierrichtlinie eingehalten?
Vorbereitung
Führen Sie als Vorbereitung den MATLAB® Onramp Kurs durch.
Arbeitsergebnis in SVN: MATLAB® Kurszertifikat
Versuchsdurchführung
Aufgabe 2.1: Gleitendes Mittelwertfilter
Ein gleitendes Mittlwertfilter bildet einen Mittelwert über k Messwerte mittels FIFO.
- Schreiben Sie die Funktion
GleitendesMittelwertFilter.m, 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
zeigeZyklischUltraschallMessung.mundUltraschallMessung.matAus 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: plot, xlabel, ylabel, legend, persistent, isempty, isnan, function
Arbeitsergebnisse in SVN: GleitendesMittelwertFilter.m, testeGleitendesMittelwertFilter.m
Hinweise:
- Nutzen Sie ein Array als FIFO.
- Die Formel für das gleitende Mittelwertfilter lautet: für k Messwerte
Eine Einführung zu rekursiven Filtern finden Sie in folgendem Video.
- Gleitendes Mittelwertfilter: 19 m 52 s
- Tiefpassfilter: 29 m
Demo: SVN: DemoGleitenderMittelwert
Eine ausführliche Beschreibung mit Musterlösung finden Sie in [1, S. 11 ff.].