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Dieses Git-Projekt entwickelt Python-Skripte zur Veranschaulichung von Rechenübungen in 7 Themenschwerpunkten, wie Messunsicherheit, Regression, Messsystemeigenschaften und Leistungsmessung.

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Kreijstal/TU-Berlin-Messdatenverarbeitung-Toolbox

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Großes Projekt MDT

Entwicklung einer Simulationstoolbox für die Übung zur Lehrveranstaltung Grundlagen der elektronischen Messtechnik

Aufgabenstellung

Die Lehrveranstaltung zum Modul Grundlagen der elektronischen Messtechnik beinhaltet 7 Übungen zu verschiedenen Themengebieten. Zu jedem Themengebiet soll ein nutzerfreundliches Python-Skript geschrieben werden, welches die Lehrinhalte dieses Themengebiets veranschaulicht und Studierenden die Möglichkeit bietet sich interaktiv die Themen anzueignen.

Der Fokus liegt hier neben der Implementierung der entsprechenden Mathematik auf der Nutzerfreundlichkeit und selbsterklärendem Code:

Beispiel: Thema Messbrücke: Es sollen die 4 Impedanzen einer Messbrücke sowie die Eingangsspannung vorgegeben werden können und die Brückenspannung wird dann geplottet.

Beschreibung

Dieses Git-Projekt konzentriert sich auf die Entwicklung von Python-Skripten, die die Theorie hinter verschiedenen Themenschwerpunkten aus der Rechenübung leicht und intuitiv veranschaulichen. Die vorgeschlagenen Themenschwerpunkte sind:

  1. Messunsicherheit und Statistik: Visualisierung von Messreihen, Normal- und Student-t-Verteilungen, Vertrauensintervalle und die Berechnung von statistischen Kenngrößen wie Mittelwert und Standardabweichung.
  2. Regression und Interpolation: Darstellung von Regression, linearer Interpolation und Spline-Interpolation für eine Messreihe und Berechnung von geschätzten Werten für unbekannte Größen.
  3. Statische Eigenschaften von Messsystemen: Anzeige von realen und idealen Systemkennlinien mit allen Fehlern.
  4. Dynamische Eigenschaften von Messsystemen: Plotten der Sprungantwort für ein einstellbares System mit Kennwerten (Anstiegszeit etc.) und Erstellung eines Bodeplots für ein einstellbares System.
  5. Digitale Messdatenerfassung: Anzeige einer ADU-Kennlinie für einstellbare Parameter mit Quantisierungsrauschen und Darstellung der Digitalisierung eines beliebigen Signals durch den ADU.
  6. Leistungsmessung: Anzeige der Leistungskurven für einen einstellbaren Verbraucher, linear oder nichtlinear mit Oberwellen etc.
  7. Messbrücken: Anzeige der Brückenspannung und der Oszilloskopanzeigen für eine vorgebbare Messbrücke.

Aufgaben

  • Einarbeitung in die Themengebiete
  • Erarbeitung sinnvoller Szenarien zur Veranschaulichung
  • Implementierung dieser Szenarien
  • Nutzerfreundliches und sauberes Programmieren
  • Code Kommentieren
  • Test Dokumentation
  • Docstring aus Python Files in Wartungshandbuch übertragen
  • Presentation vorbereiten und Termin festlegen
Betreuer: Daniel Thomanek

Aufgabenverteilung

  • Übung 01 - Statistik - @kreijstal
  • Übung 02 - Regression & Interpolation - @borismaurer
  • Übung 03 - Statische Eigenschaften von Messystemen - @eriktroendle
  • Übung 04 - Dynamische Eigenschaften von Messystemen - @kreijstal
  • Übung 05 - Digitale Messdatenerfassung - @eriktroendle
  • Übung 06 - Leistungsmessung - @all
  • Übung 07 - Messbrücken - @borismaurer

@borismaurer @eriktroendle @kreijstal

About

Dieses Git-Projekt entwickelt Python-Skripte zur Veranschaulichung von Rechenübungen in 7 Themenschwerpunkten, wie Messunsicherheit, Regression, Messsystemeigenschaften und Leistungsmessung.

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