Simpel Vario mit Druckanschluss
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Hallo Dieter
Du hast recht, sxx ist schlussendlich konstant und könnte initial einmal berechnet werden. x wird aber in der for Schleife jeweils um eins erhöht und für die Berechnung von sxy gebraucht.
Es gibt trotzdem einiges zu optimieren in meinem Code, z.B. ein Ring-Buffer mittels Pointer statt eines Arrays, und, und, und, ......
Aber wenns funktioniert und man lieber fliegt wie programmiert, dann lässt man es halt wie es ist :whistle:
Gruss Lukas
Du hast recht, sxx ist schlussendlich konstant und könnte initial einmal berechnet werden. x wird aber in der for Schleife jeweils um eins erhöht und für die Berechnung von sxy gebraucht.
Es gibt trotzdem einiges zu optimieren in meinem Code, z.B. ein Ring-Buffer mittels Pointer statt eines Arrays, und, und, und, ......
Aber wenns funktioniert und man lieber fliegt wie programmiert, dann lässt man es halt wie es ist :whistle:
Gruss Lukas
von FuniCapi
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- nichtgedacht
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FuniCapi wrote: x wird aber in der for Schleife jeweils um eins erhöht
Ok, wer gucken kann ist klar im Vorteil
Kannst Du den Code mal als einfache Formel aufschreiben?
Gruß
Dieter
von nichtgedacht
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- FuniCapi
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Eigentlich ist das ein vereinfachter Algorithmus zur Berechnung der einfachen linearen Regression.
de.wikipedia.org/wiki/Einfache_lineare_Regression
Die Steigung der Ausgleichsgeraden zu den Messwerten der Höhe über die Zeit ist die durchschnittliche Steigrate.
Folgende Vereinfachungen wurden gemacht:
- Da mit einer fixen Sampling Rate gearbeitet wird kann diese bei der ganzen Berechnung ausgeklammert werden und erst am Schluss bei der Berechnung der Steigung der Ausgleichsgeraden wieder hergenommen werden.
- Der Zeitpunkt 0 wird genau in Mitte aller Messwerte gesetzt. Damit ist x symmetrisch um 0 verteilt und der Mittelwert xm ist 0 und muss daher nicht berechnet werden. sxx = Summe((x-xm)^2) reduziert sich damit auf sxx = Summe(x^2)
- Wenn xm = 0, dann ist sxy = Summe((x-xm)*(y-ym)) = Summe(x*y)-Summe(x*ym) = Summe(x*y)-Summe(x)*ym. Die Summe(x) ist ebenfalls 0, da x symmetrisch um 0 verteilt ist. Somit reduziert sich sxy = Summe((x-xm)*(y-ym)) auf sxy = Summe(x*y)
Durch diese Vereinfachungen kann mit einer for-Schleife das schieben der Höhenwerte und die Berechnung der Steigung erledigt werden.
Gruss Lukas
de.wikipedia.org/wiki/Einfache_lineare_Regression
Die Steigung der Ausgleichsgeraden zu den Messwerten der Höhe über die Zeit ist die durchschnittliche Steigrate.
Folgende Vereinfachungen wurden gemacht:
- Da mit einer fixen Sampling Rate gearbeitet wird kann diese bei der ganzen Berechnung ausgeklammert werden und erst am Schluss bei der Berechnung der Steigung der Ausgleichsgeraden wieder hergenommen werden.
- Der Zeitpunkt 0 wird genau in Mitte aller Messwerte gesetzt. Damit ist x symmetrisch um 0 verteilt und der Mittelwert xm ist 0 und muss daher nicht berechnet werden. sxx = Summe((x-xm)^2) reduziert sich damit auf sxx = Summe(x^2)
- Wenn xm = 0, dann ist sxy = Summe((x-xm)*(y-ym)) = Summe(x*y)-Summe(x*ym) = Summe(x*y)-Summe(x)*ym. Die Summe(x) ist ebenfalls 0, da x symmetrisch um 0 verteilt ist. Somit reduziert sich sxy = Summe((x-xm)*(y-ym)) auf sxy = Summe(x*y)
Durch diese Vereinfachungen kann mit einer for-Schleife das schieben der Höhenwerte und die Berechnung der Steigung erledigt werden.
Gruss Lukas
Last Edit:09 Aug. 2018 01:33
von FuniCapi
Letzte Änderung: 09 Aug. 2018 01:33 von FuniCapi.
Folgende Benutzer bedankten sich: Alfred Neumann
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- Alfred Neumann
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Wo ist denn Post #1 geblieben?
Alfred
Alfred
von Alfred Neumann
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- nichtgedacht
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Ja, das ist sehr komisch. Wenn ich mein Profil ansehe und das erste Posting zum Thema von mir anzeigen lasse, ist alles noch da.
Die Forumsoftware scheint kaputt zu sein.
Gruß
Dieter
Die Forumsoftware scheint kaputt zu sein.
Gruß
Dieter
von nichtgedacht
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- walterh
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nichtgedacht wrote: Ja, das ist sehr komisch. Wenn ich mein Profil ansehe und das erste Posting zum Thema von mir anzeigen lasse, ist alles noch da.
Die Forumsoftware scheint kaputt zu sein.
Gruß
Dieter
Offenbar - in einem anderen Thread genau so.
Grüße Walter
von walterh
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