Stap 8: Experimenteren: logboekregistratie met Trigger
In dit experiment voegen we een trigger. Ten eerste, wat ik bedoel door een trigger? Een trigger is een techniek waar wij gegevens verzamelen maar alleen opslaan nadat enkele variabele is gewijzigd door een aanzienlijk bedrag. In deze experimenten zette ik een trigger op de tijd (x-as) variabele. Met behulp van de trigger kan ik neem het hoge bedrag van gegevens uit snelle bemonstering en brengen tot een meer redelijke hoeveelheid gegevens. Het is nuttig met hoge bemonsteringsfrequenties en een lange lopende gemiddelde bijzonderheid.
Ik heb genomen de #2 lijn uit het laatste experiment die "goed" was een toegevoegde een trigger. Uitgevoerd met: sim_logging... Uitvoer is één grafiek, x lijnen.
Wat gebeurt er? We krijgen een "goede" perceel met een redelijke hoeveelheid gegevens (hetzelfde als #1). Er is sommige kosten in hogere verwerking. Over het geheel genomen echter de resultaten zijn ongeveer hetzelfde als #1 de lagere samplingfrequentie met minder filteren. Je zou kunnen concluderen:
- Lang lopende gemiddelde met sturing kan geven goede ruisonderdrukking met redelijke hoeveelheden gegevens.
- De extra verwerking kan niet geven die veel betere resultaten en wordt geleverd met een kostprijs.
De code:
# ------------------------------------------------ def experiment_with_trigger( self ): print """ Experiment with Triggering, dt, run average and trigger all being varied """ # ------------------------------------------------ self.start_plot( plot_title = "Trigger 1/1 - Triggering On" ) self.add_sensor_data( name = "dt=.1 ra=10, trig =0", amplitude = 1., noise_amp = .1, delta_t = .1, max_t = 10., run_ave = 10, trigger_value = 0 ) self.add_sensor_data( name = "dt=.01 ra=100, trig =.1", amplitude = 1., noise_amp = .1, delta_t = .01, max_t = 10., run_ave = 100, trigger_value = .1 ) self.show_plot( )
=