Sprung bei Durchschnittsberechnung

ecurb

Hallo Zusammen,

ich messe mit einer Wäge Zelle über einen Raspberry Pi das Gewicht meiner Gasfalsche.
Dabei habe ich natürlich leichte Ausreißer in der einzelnen Messung.
Aus diesem Grund versuche ich das Messergebnis etwas zu glätten.
Leider habe ich ab und zu extreme Ausreißer.

Aus diesem Grund habe ich mittlerweile 2 verschieden Arten wie ich den Durchschnitt berechne.

Im Bild sind die Ergebnisse meiner Berechnungen zu sehen.

Zu erklärung:

Blaue Line --> Aktueller Messwert ohne jegliche Berechnung
Grüne Line --> Messwert wird in einem Blockly Skript jede Minute in eine Liste gespeichert und der Durchschnitt berechnet (liste wird nur im Skript gespeichert)
Rote Line --> Art ist dieselbe wie grüne Line jedoch alle 10 Minuten und dann der Durchschnitt auf 24 Stunden Berechnet.
Lila Line --> Java-Skript speichert jede Minute den aktuellen Messwert in einem eigenem Objekt (60 Stück angelegt) danach Summiert es die 60 Objekte, teilt dies durch 60 und speichert den Wert in einem anderem Objekt ( Lila-Line ) ab.

Gas Verbrauch.PNG

Ich dachte am Anfang das es eventuell an einer Art Temporären Liste in Blockly liegt.
Aus diesem Grund habe ich mir den Aufwand gemacht 60 Objekte anzulegen und die Werte Global abzuspeichern.
Da es aber dasselbe verhalten zeigt wie das Blockly Skript weiß ich nicht mehr weiter was ich falsch mache.
Kann mir jemand einen Tipp geben was ich falsch mache / wo mein denk Fehler ist.

Ich verstehe vor allen nicht warum der Durchschnitt von jetzt auf gleich so fallen kann obwohl der echte Messwert gar nicht so extrem schwankt.

Über Tipps wäre ich echt froh.
Viele dank im Voraus
Grüße
Bruce

AndyGR42

@ecurb

Moin. Hast Du dir die Werte mal über History in der Tabelle angesehen, ob da nicht tatsächlich extreme Ausreißer drin sind? Das wäre zumindest eine Erklärung.

Ansonsten nutze ich für meinen Windmesser eine Normalverteilung / Dichtefunktion um die Daten zu glätten. Das würde die Auswirkung einzelner Ausreißer in deinem Fall praktisch gegen Null gehen lassen.

Du müsstest das Script etwas anpassen. Es wäre auch weniger Komplex. In meinem Fall zeichnen die Sensoren mit hoher Frequenz (1 Hz) Messwerte auf und übertragen diese als Array (je 30 Werte) zu iobroker. Den Teil kannst Du dir also komplett schenken.

Die Arrays werden persistent in JS angelegt und entsprechend gefüllt. Das Update erfolgt durch die Funktion update_wind......History (Shift). Diese Funktion must Du an deinen Bedarf anpassen. Dann natürlich auch die historyTime und die Berechnung der Array Länge.

In den "process" Funktionen wird zunächst geprüft ob überhaupt ausreichend Daten im Array sind. Ansonsten wird der letzte Wert zurück gegeben, der auch -1 sein kann wenn gar keine Daten vorliegen.

Die calc_PDF Funktion gibt dann den normalisierten Wert zurück.


// process wind speed / guest

const historyTime = 60; // minutes to cache for calculation
const valuesPerArray = 30; // number of values per arry from sensor. MUST be the same size like configured in the device sketch!
const windArrayLength = historyTime * 60; // 60 if sample frequence is 1Hz

// create memory persistent arrays

let windSpeedHistory = new Array(windArrayLength); 
let windDirrectionHistory = new Array(windArrayLength);

var i;

for (i = 0; i < windArrayLength; i++){ //fill array with -1
    
    windSpeedHistory[i] = -1;
    windDirrectionHistory[i] = -1;
}

// process wind speed

on({id: "0_userdata.0.IoT.WindSensor.WindSpeedArray", change: "any"}, function (obj) {
    var value = obj.state.val;
    var oldValue = obj.oldState.val;
    var windSpeed = 0;
    
    update_windSpeedHistory(get_NumArray(value));

    var WSHsum = windSpeedHistory.reduce((a, b) => a + b, 0);
    var WSHindex = windSpeedHistory.indexOf(-1);
    var WSHlength = windSpeedHistory.length;
    WSHsum += (WSHlength - WSHindex);

    if (windSpeedHistory[0] != WSHsum / WSHindex)
    {
        windSpeed = calc_PDF(windSpeedHistory);
    }
    else
    {
        windSpeed = windSpeedHistory[0];
    }

    setState('0_userdata.0.IoT.Weather.WindSpeed', windSpeed);  //in km/h
    setState('0_userdata.0.IoT.Weather.WindGuest', Math.max.apply(Math, windSpeedHistory));  //in km/h
});

// process wind direction

on({id: "0_userdata.0.IoT.WindSensor.WindDirectionArray", change: "any"}, function (obj) {
    var value = obj.state.val;
    var oldValue = obj.oldState.val;
    var windDirectionNumeric = 0;

    update_windDirectionHistory(get_NumArray(value));

    var WDHsum = windDirrectionHistory.reduce((a, b) => a + b, 0);
    var WDHindex = windDirrectionHistory.indexOf(-1);
    var WDHlength = windDirrectionHistory.length;
    WDHsum += (WDHlength - WDHindex);

    if (windDirrectionHistory[0] != WDHsum / WDHindex)
    {
        windDirectionNumeric = calc_PDF(windDirrectionHistory);
    }
    else
    {
        windDirectionNumeric = windDirrectionHistory[0];
    }

    setState('0_userdata.0.IoT.Weather.WindDirectionNumeric', windDirectionNumeric);
    setState('0_userdata.0.IoT.Weather.WindDirection', get_WindDirectionName(windDirectionNumeric));
});

// ################################### helper funcions

// split and convert string to numeric array

function get_NumArray(inputString) {

    var strArray = inputString.split(",");
    var strArrayLength = strArray.length;
    let numArray = new Array(strArrayLength);

    var i = 0;

    for (i = 0; i < strArrayLength; i++ ) {
        numArray[i] = parseFloat(strArray[i]);
    };

    return numArray;
}

// shift and update the windSpeedHistory array

function update_windSpeedHistory(numArray)
{
    var numArrayLength = numArray.length;
    var windSpeedHistoryLength = windSpeedHistory.length;

    var i;

    for (i = windSpeedHistoryLength - 1; i >= 0; i--)
    {
        if (i > 29)
        {
            windSpeedHistory[i] = windSpeedHistory[i - 30];
        }
        else
        {
            windSpeedHistory[i] = numArray[i];
        }
    }
}

// shift and update the windDirectionHistory array

function update_windDirectionHistory(numArray)
{
    var numArrayLength = numArray.length;
    var windDirectionHistoryLength = windDirrectionHistory.length;

    var i;

    for (i = windDirectionHistoryLength - 1; i >= 0; i--)
    {
        if (i > 29)
        {
            windDirrectionHistory[i] = windDirrectionHistory[i - 30];
        }
        else
        {
            windDirrectionHistory[i] = numArray[i];
        }
    }
}

// ################################### get wind direction name from number

function get_WindDirectionName(WindDirectionNumeric) {

    switch (WindDirectionNumeric) {
        case 22: return "Nord-Nordost";
        case 45: return "Nordost"; 
        case 67: return "Ost-Nordost";
        case 90: return "Ost";
        case 112: return "Ost-Südost";
        case 135: return "Südost";
        case 157: return "Süd-Südost";
        case 180: return "Süd";
        case 202: return "Süd-Südwest";
        case 225: return "Südwest";
        case 247: return "West-Südwest";
        case 270: return "West";
        case 292: return "West-Nordwest";
        case 315: return "Nordwest";
        case 337: return "Nord-Nordwest";
        case 360: return "Nord";
    }
    return "n/a";
}

// ################################### calc mean value (normal distribution)

function calc_PDF(numArray) {

    var i = 0;
    var numArrayLength;

    // cualculate vaild length of array (until first -1)
    
    if(numArray.indexOf(-1) > 0) {
        numArrayLength = numArray.indexOf(-1);
    }
    else {
        numArrayLength = numArray.length;
    }
    
    // calculate the arithmetic mean
    
    var sum = 0;

    for (i = 0; i < numArrayLength; i++ ) {
        sum += numArray[i];
    };
    
    var arMean = sum / numArrayLength;

    // calculate the variant and standard deviation

    var x = 0;
    
    for (i = 0; i < numArrayLength; i++ ) {
        x += Math.pow(numArray[i] - arMean, 2);
    };

    var varinat = 1 / (numArrayLength - 1) * x;
    var stdDev = Math.sqrt(varinat);
    
    // calculate the normal distribution (Probability Density Function)

    let PDFArray = new Array();
    let PDFparam = new Array();
        
    PDFparam[0] = arMean;
    PDFparam[1] = stdDev;
    PDFArray = pdf("norm" ,numArray, PDFparam); 

    // get the median and the predicted value

    var median = Math.max.apply(Math, PDFArray);
    const medianNumber = (element) => element == median;

    var index = PDFArray.findIndex(medianNumber);

    //for debugging
 /*
    var max = Math.max.apply(Math, NumArray);
    var min = Math.min.apply(Math, NumArray);

    console.log("sum = " + sum + ", arMean = " + arMean + ", varinat = " + varinat + ", stdDev = " + stdDev + ", median = " + median + ", index = " + index);
*/
    return(numArray[index]);
}


// ################################### PDF algorithem (University of Utah)

function pdf(type,xpdft,paramt) {

    var ypdf = new Array;

    if (xpdft.constructor != Array) { 

        var xpdf = new Array;
        xpdf[0] = xpdft; 
    }
    else {xpdf = xpdft;}
    
    if (paramt.constructor != Array) {
        
        var param = new Array; 
        param[0] = paramt; 
    }
    else {param = paramt}


    if (type=='norm') {    //normal, gaussian distribution
        
        if (param == null) {param = new Array(0,1);}
        
        var c1 = Math.sqrt(1 / (2 * Math.PI)) / param[1];
        
        var c2 = 1 / (2 * param[1] * param[1]);
        
        for ( var ip = 0; ip < xpdf.length; ip++ ){

            ypdf[ip] = c1 * Math.exp(-(xpdf[ip] - param[0]) * (xpdf[ip] - param[0]) * c2);
        }
    }

    return ypdf;
}

paul53

@ecurb sagte: obwohl der echte Messwert gar nicht so extrem schwankt.

Sicher? Lasse mal einen kürzeren Zeitraum (um den Aussetzer) darstellen oder schau in die History-Tabelle.

ecurb

hey vielen Dank schon mal für die Antworten

@andygr42
Reingeschaut habe ich noch nicht in die Tabelle. Immer nur mit "Flot" wenn ich dort so na ran gehe das ich die einzelnen Messwerte als punkte sehen kann sieht es so aus das nur die Berechneten werte "Springen".

Dein Skript muss ich mir mit etwas zeit anschauen und auf mich anpassen. (Bin in der Java Welt noch nicht ganz so sicher wie in anderen Welten).
Ich denke aber das ich es die Tage abends schaffe.

@paul53
meinst du eventuelle so?

Ich finde da kann man schön sehen das alle:

10 Minuten ein Roter Messwert erscheint
1 Minute ein grüner & lila punkt erscheint.
Blaue Punkte kommen je nach geändertem Messwert. Also unregelmäßig.

Vielen Dank noch mal sobald ich weitermachen konnte melde ich mich wieder.

Grüße
Bruce

paul53

@ecurb sagte: meinst du eventuelle so?

In dieser Darstellung sieht man keine Ausreißer unter 18,00 kg.

EDIT: Da innerhalb einer Minute eine ausreichende Anzahl Messwerte eingehen, würde ich Ausreißer so ausschließen:

const idMesswert = '...';
const idMittel = '...';

// vor erstem Skriptstart Wert manuell so genau wie möglich in Datenpunkt eintragen 
var mittel = getState(idMittel).val;
var werte = [];

function mathMean(myList) {
  return myList.reduce(function(x, y) {return x + y;}) / myList.length;
}

on({id: idMesswert}, function (dp) {
  if(Math.abs(dp.state.val - mittel) < 0.05) {
    werte.push(dp.state.val);
  }
});

schedule("* * * * *", function () {
  if(werte.length) mittel = mathMean(werte);
  setState(idMittel, mittel, true);
  werte = [];
});

Blockly-Version:

ecurb

@paul53
Hey
ich habe das mal erstellt und gestartet. Morgen denke ich kann ich sehen ob es funktioniert.

Es stimmt schon das der Blaue wert keine großen Ausreißer hat.
Genau aus diesem Grund verstehe ich ja nicht warum meine durchschnitts berechnung quasi Springt.

links und rechts springt der wert. Wärend dessen ist der wert dann wieder konstant.

Und ich berechne den durchschnitt ja in 2 verschiedenen Skripten und auf 2 verscheidene arten.

Viele grüße

Bruce

Asgothian

@ecurb

Zeig doch bitte mal dein Blockly Skript. Es sieht so aus als ob da etwas nicht zusammen passt.

Die rote und grüne Linie passen prinzipiell zusammen - was mich auf einen systematischen Fehler in deine, Skript schließen lässt.

A.

MartyBr

@ecurb
Ich nutze das geniale Script von @paul53 .
Das berechnet dir für beliebige Datenpunkte gemittelten Werte und Min und Max Werte. Das kannst du einfach um weitere DPs mit einem Eintrag im Config-Teil erweitern.
Das läuft bei mir mit fast allen Wetterwerten meiner Wetterstation absolut unauffällig und stabil:
https://forum.iobroker.net/topic/1037/gleitender-durchschnitt-min-max-über-def-zeitraum

paul53

@ecurb sagte: Es stimmt schon das der Blaue wert keine großen Ausreißer hat.

Oder man sieht sie nur nicht, da Werte unter 18,00 kg nicht dargestellt werden. Stelle mal das Minimum für die blaue Kurve auf 0 kg.

Für eine Glättung der Kurve sollte ein gleitender Mittelwert über 60 Minutenwerte ausreichend sein. Hier eine entsprechende Erweiterung:

Unter "0_userdata.0":

Das "Netto Gasgewicht" (Gewicht - Leergewicht der Gasflasche) würde ich allerdings in einem Alias abbilden.

ecurb

Hallo Zusammen,

auf die schnelle hier meine beiden Skripte. Dies habe ich als zweites erstellt da ich das Problem mit dem Blocky Skript hatte. Um keine Fehler zu machen bei einer Schleife habe ich es in einzelne Bedingungen gemacht um erst einmal die Funktion zu prüfen.

schedule("* * * * *", async function () {
  if (1 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_01"/*Min_01*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (2 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_02"/*Min_02*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (3 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_03"/*Min_03*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (4 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_04"/*Min_04*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (5 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_05"/*Min_05*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (6 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_06"/*Min_06*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (7 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_07"/*Min_07*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (8 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_08"/*Min_08*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (9 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_09"/*Min_09*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (10 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_10"/*Min_10*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (11 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_11"/*Min_11*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (12 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_12"/*Min_12*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (13 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_13"/*Min_13*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (14 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_14"/*Min_14*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (15 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_15"/*Min_15*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (16 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_16"/*Min_16*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (17 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_17"/*Min_17*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (18 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_18"/*Min_18*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (19 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_19"/*Min_19*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (20 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_20"/*Min_20*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (21 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_21"/*Min_21*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (22 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_22"/*Min_22*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (23 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_23"/*Min_23*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (24 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_24"/*Min_24*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (25 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_25"/*Min_25*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (26 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_26"/*Min_26*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (27 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_27"/*Min_27*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (28 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_28"/*Min_28*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (29 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_29"/*Min_29*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (30 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_30"/*Min_30*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (31 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_31"/*Min_31*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (32 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_32"/*Min_32*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (33 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_33"/*Min_33*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (34 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_34"/*Min_34*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (35 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_35"/*Min_35*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (36 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_36"/*Min_36*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (37 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_37"/*Min_37*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (38 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_38"/*Min_38*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (39 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_39"/*Min_39*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (40 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_40"/*Min_40*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (41 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_41"/*Min_41*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (42 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_42"/*Min_42*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (43 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_43"/*Min_43*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (44 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_44"/*Min_44*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
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  if (52 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_52"/*Min_52*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (53 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_53"/*Min_53*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (54 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_54"/*Min_54*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (55 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_55"/*Min_55*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (56 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_56"/*Min_56*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (57 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_57"/*Min_57*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (58 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_58"/*Min_58*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (59 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_59"/*Min_59*/, (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }
  if (0 == (new Date().getMinutes())) {setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_60"/*Min_60*/,  (getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Gewicht").val - getState("0_userdata.0.Gas-Flasche.Messwerte.Flaschen-Gewicht").val));  }



setState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Schnitt"/*Schnitt*/, 
((
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_01").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_02").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_03").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_04").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_05").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_06").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_07").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_08").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_09").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_10").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_11").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_12").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_13").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_14").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_15").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_16").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_17").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_18").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_19").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_20").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_21").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_22").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_23").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_24").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_25").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_26").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_27").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_28").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_29").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_30").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_31").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_32").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_33").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_34").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_35").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_36").val +
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 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_43").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_44").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_45").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_46").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_47").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_48").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_49").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_50").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_51").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_52").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_53").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_54").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_55").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_56").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_57").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_58").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_59").val +
 getState("0_userdata.0.Gewichtsdurchschnitt.1-Stunde.Min_60").val 
 ) / 60));
});

das Entspricht der Lila Linie.

und nun kommt die Grüne Line (hier bitte nicht verwirren lassen das da was mit Tages Durchschnitt steht)

den Rest kann ich erst heute abend (bin in einer anderen Zeitzone) testen.

Was ich jetzt schon mal sagen kann das wenn ich in Flote gar keine Angaben zu Skala mache geht die automatische Skala nicht auf null.

Vielen dank
Bruce

paul53

@ecurb sagte: das Entspricht der Lila Linie.

Die Werte zur Mittelwertbildung werden unmittelbar nach dem Schreiben wieder eingelesen, was aufgrund der asynchronen Ausführung von setState() nicht (oder nur manchmal) funktioniert. Außerdem sind 60 Datenpunkte Overkill, da ein Datenpunkt vom Typ "Liste" ("array") ausreicht (siehe meine Erweiterung).

@ecurb sagte in Sprung bei Durchschnittsberechnung:

und nun kommt die Grüne Line

Die Liste wird bei jedem Skriptstart mit dem zufälligen Messwert gefüllt.

Beide Skripte sollen eigentlich das gleiche machen (gleitender Durchschnitt über 60 Minutenwerte).

paul53

@ecurb sagte: links und rechts springt der wert. Wärend dessen ist der wert dann wieder konstant.

Mir fällt auf, dass die Dauer der Abweichung genau eine Stunde beträgt, d.h. in der Liste weicht ein Wert - abgetastet um 9:56 Uhr - stark nach unten ab und nach einer Stunde ist dieser Wert "raus geschoben". Dieser Wert ist wahrscheinlich 0, da die Abweichung ca. -0,3 (18,4 / 60) beträgt.

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