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Capteur de télémétrie sonique SR50A
9 Interprétation et filtrage des données
9.1 Interprétation des données
9.2 Filtrage des données
Bien que peu fréquent, le SR50A peut, à l'occasion, donner des
indicateurs de lecture invalides s'il n'a pas réussi à obtenir une
mesure. Pour la distance par rapport à la cible, une valeur de de 0,0
est habituellement donnée. Pour les résultats pour l'épaisseur de la
neige, -999 est la valeur indiquant une erreur. Une lecture de
température invalide est également indiquée par une lecture de -999.
Pour les applications pour l'épaisseur de la neige, ces données
peuvent facilement être filtrées au moment d'analyser les données.
Il convient de prendre en considération une application de type
commande pour traiter les lecteurs invalides. Par exemple, si le
capteur est utilisé pour lancer une alarme de niveau d'eau, plusieurs
lectures devraient alors être utilisées pour s'assurer que l'état
d'alarme ne soit pas déclenché par une seule lecture.
Il existe des scénarios où le SR50A peut produite des valeurs avec
des erreurs plus élevées que prévu. Par exemple, dans de la neige de
très faible densité, très peu l'écho est retourné au capteur.
L'augmentation des indices de la qualité de l'écho est une indication
de signaux faibles. Dans ces conditions, un SR50A peu sous-estimer
ou surestimer l'épaisseur de la neige. Si le signal est trop faible, le
capteur donnera une valeur de 0 pour la distance par rapport à la
cible. Lorsque l'écho est faible, le capteur augmente également
automatiquement sa sensibilité. Cela le rend plus vulnérable aux
lectures erronées occasionnelles provenant de débris volants,
poudrerie ou pièces de montage se trouvant juste à l'extérieur de
l'angle de faisceau.
La raison pour laquelle il convient de ne pas faire la moyenne des
valeurs est qu'il arrive à l'occasion qu'un nombre avec une valeur
d'erreur très élevée soit produit. Ce nombre devrait être ignoré et ne
pas être inclus dans le calcul de la moyenne. En se fondant sur
l'expérience, la meilleure technique pour éliminer les erreurs et filtrer
les lectures comportant des erreurs élevées, est de trouver la valeur
médiane. Cette technique permet également de filtrer
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