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Wenn ich mir die Messwerte vom Bodenfeuchtesensor (Applikation hPa) ansehe, dann folgt die grundsätzliche Kurve der Erwartung, aber im Detail sieht die Form "interessant" aus:

Gerade die grüne Kurve in der Mitte vom Bild zeigt ein interessantes Verhalten. Starten wir z.B. um 0:00 Uhr, dann fällt der Wert leicht in einer glatten ("differenzierbaren") Kurve und Springt dann auf ein neues, höheres Niveau. Von dort geht es wieder glatt leicht nach unten, bis der nächste Sprung nach oben kommt. Um ca. 7:00 Uhr dreht sich das ganze dann um und der Wert steigt wieder leicht und glatt um dann per Sprung zu fallen. Und so weiter. Das ganze ist mit Spikes überlagert, die man meist sogar auch als entsprechende Sprünge interpretieren kann bei der z.B. das LSB toggelt.

So ein Verhalten kenne ich, wenn in der Umrechnungsformel intern (ungeschickt) gerundet wird. Oder z.B. Vor- und Nachkomma-Stellen in getrennten Werten berechnet werden und dann beim Zusammenfügen die Vorkomma-Zahl um eins falsch ist. (Das Delta der Sprünge ist übrigens ca. 10, falls das weiter hilft)

Sind die Wert so richtig, oder ist da ein Bug in der Umrechnung drinnen?

Ich glaube ich kann meine Frage jetzt auch selber beantworten:

Rechne ich von Bodenfeuchtewert (grün) die Temperaturkompensation (gelb) wieder raus, so kommen die unkompensierten Werte (blau) heraus:

Diese liegen nun (im Rahmen von kleineren Rundungsartefakten) auf diskreten Niveaus.

=> Das von mir beobachtete Verhalten ist folglich ein Artefakt von "grob" aufgelösten Feuchte-Messwerten und fein aufgelösten Temperaturwerten.

=> Das eigentliche Problem ist eine vorgegaukelte Genauigkeit.

=> Lösung: Hier müsste die Ausgabe (v.a. die des korrigierten Wertes) auf die Genauigkeit des Messwertes gerundet werden

Guten Tag,

die Auflösung in Stunden ist nicht aussagekräftig. Siehe meine Auswertung. Ein Einbrüche sind jeweils eine Bewässerung von 15 bzw. 20 l/m².
Grüße
Enrico

Hi Chris,

ich gebe das mal weiter, eine so fein aufgelöste Messung ist womöglich nicht sinnhaft und wir hätten diese glätten müssen. Womöglich sehen wir hier ein Bitrauschen.

lg

Stefan

zoonuser hat geschrieben: ↑Do Jun 08, 2023 10:11 am die Auflösung in Stunden ist nicht aussagekräftig.

Für die Entscheidung ob bewässert werden muss oder nicht hast Du vollkommen recht. Und das Rauschen mit einer Amplitude von 10 hPa hat für diese Entscheidung auch wenig Einfluss.

Mir ging es um den Wertverlauf bzw. die Signalaufbereitung. Die sah für mich auffällig aus - und auch in Deinem Screenshot kann man diesen Effekt sehen

StefanW hat geschrieben: ↑Do Jun 08, 2023 12:17 pm ich gebe das mal weiter, eine so fein aufgelöste Messung ist womöglich nicht sinnhaft und wir hätten diese glätten müssen. Womöglich sehen wir hier ein Bitrauschen.

Mit dem Ergebnis von meinem zweiten Post bin ich mir ziemlich sicher: Es ist einerseits ein Bitrauschen (die Spikes) und zum anderen die Überlagerung eines grob(*) aufgelösten Signals mit einer sehr fein aufgelösten Korrektur. Hier ist die Lösung ein Runden (des korrigierten Wertes) auf die gleiche Genauigkeit wie dies ursprünglichen Signals. Vermutlich also einfach ein Runden auf den nächsten 10 hPa Wert.

Das Bitrauschen wäre etwas für einen (zeitlichen) Filter. Ich vermute aber, dass es das nicht wert ist und einfach so bleiben kann. Das ist halt der Messwert und müsste dann vom Anwender im Postprocessing für die Anzeige gemacht werden.
Würde der Messwert mit einer zeitlichen Mittelung (egal ob Moving Average oder Exponentielles Moving Average) ausgegeben, so spiegelt das auch nur eine Feinheit vor die nicht da ist und macht auch noch einen Phasenversatz / Delay, also eigentlich ein schlechteres Signal als man eigentlich hätte. Bei einer Hysterese geht erst mal die Feinheit verloren. Eine Hysterese gekoppelt mit einer Mittelung wäre wohl schon sehr nah am Optimum, aber da wird's dann halt schon arg aufwändig für quasi keinen Nutzen.

___
(*) "Grob" ist hier im Vergleich zum "feinen" Korrekturwert zu sehen. Für die Anwendung (Bodenfeuchte / Bewässerung) ist das "grobe" Signal nämlich absolut ausreichend fein.