readScale.py
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parent
0b1adac4a7
commit
2342bfb78b
1
.~lock.Messungen des Einzelteile.ods#
Normal file
1
.~lock.Messungen des Einzelteile.ods#
Normal file
@ -0,0 +1 @@
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||||
,clemens,cps-aio-001,01.07.2024 13:17,file:///home/clemens/.config/libreoffice/4;
|
BIN
Anleitung-Schnittstelle.pdf
Normal file
BIN
Anleitung-Schnittstelle.pdf
Normal file
Binary file not shown.
66
ESP32/esp32Serial/esp32Serial.ino
Normal file
66
ESP32/esp32Serial/esp32Serial.ino
Normal file
@ -0,0 +1,66 @@
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||||
/*
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||||
* This ESP32 code is created by esp32io.com
|
||||
*
|
||||
* This ESP32 code is released in the public domain
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||||
*
|
||||
* For more detail (instruction and wiring diagram), visit https://esp32io.com/tutorials/esp32-rs232
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||||
*/
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||||
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||||
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//########################
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||||
char hexValues[] = "1B74";
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||||
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// Länge des Hexadezimal-Arrays berechnen
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||||
int lengthHexArray = sizeof(hexValues) - 1;
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||||
//es würde auch funktionieren, wenn man als Länge 2 einfügt, dann printed er in der Konsole nur ein N
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||||
//char asciiVal[lengthHexArray / 2 + 1] = {(char) 0x1B, (char) 0x70}; //70 ist Print - 74 ist tare
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||||
char asciiVal_read[3] = {(char) 0x1B, (char) 0x70}; //70 ist Print
|
||||
char asciiVal_tare[3] = {(char) 0x1B, (char) 0x74}; //74 ist tare
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||||
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||||
void setup() {
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||||
// start communication with baud rate 9600
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Serial.begin(9600); // Serial Monitor
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||||
Serial2.begin(9600); // RS232
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||||
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||||
// wait a moment to allow serial ports to initialize
|
||||
delay(100);
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||||
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||||
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||||
//
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||||
// Beispiel-Hexadezimalwerte
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||||
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||||
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}
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void loop() {
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//Serial.println(asciiVal);
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||||
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//char pcData = Serial.read();
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String pcData = Serial.readStringUntil('\n');
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// abhängig davon, was vom PC empfangen wird, wird der entsprechende Befehl zur Waage geschickt
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||||
if(pcData == "tare"){
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||||
Serial2.write(asciiVal_tare);
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||||
} else if(pcData == "getWeight"){
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||||
Serial2.write(asciiVal_read);
|
||||
}
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pcData == "";
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||||
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||||
//Serial2.write(asciiVal_read);
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||||
// Check if there's data available on Serial
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||||
if (Serial2.available()) {
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||||
//char data = Serial2.read(); // read the received character
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||||
String data = Serial2.readStringUntil('\n'); // read the received character
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||||
data = data + "\n";
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||||
Serial.write(data.c_str());
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||||
}
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||||
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||||
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||||
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||||
}
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BIN
Messungen des Einzelteile.ods
Normal file
BIN
Messungen des Einzelteile.ods
Normal file
Binary file not shown.
BIN
SummeDerNormalverteilungen.pdf
Normal file
BIN
SummeDerNormalverteilungen.pdf
Normal file
Binary file not shown.
92
readMe.txt
Normal file
92
readMe.txt
Normal file
@ -0,0 +1,92 @@
|
||||
https://pro.cps.unileoben.ac.at/index.php/login
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||||
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||||
bei der cps-ProCould anmelden - FRITZE - CPS$123456789
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||||
git anlegen
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-> Mail 4.6
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||||
https://git.cps.unileoben.ac.at/
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||||
unimail
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Git/.
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https://pyserial.readthedocs.io/en/latest/shortintro.html - Schnittstelle-Python-Serial
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MariaDB
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DBName: projectGeislinger
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Tabellenname: Einzelteile
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User:
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BN: dbUser
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PW: dbPassword
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Einloggen als Root: sudo mariadb
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Adminaccount:
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BN: admin
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PW: admin
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zum Einloggen:
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mysql -u [databaseUser] -p -> nach dem Enter das PW eingeben
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Erstellen einer neuen DB
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create database [Datenbankname];
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Erstellen eines neuen DBUsers:
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create user '[username]'@'localhost' identified by '[Passwort]';
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erstellen einer Tabelle:
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create table [Datenbankname].[Tabellenname] (id int auto_increment not null primary key, Bezeichnung varchar(500), Gewicht FLOAT, BildPfad varchar(500));
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||||
create table projectGeislinger.Einzelteile (id int auto_increment not null primary key, Bezeichnung varchar(500), GewichtMittelwert FLOAT, GewichtVarianz FLOAT, BildPfad varchar(500));
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||||
zum aktivieren des Autostarts:
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sudo systemctl enable mariadb.service
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den Benutzer die Rechte auf die DB zuweisen:
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GRANT ALL PRIVILEGES ON projectGeislinger.* TO "dbUser"@"localhost" identified by "dbPassword";
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Insert:
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||||
insert into projectGeislinger.Einzelteile (Bezeichnung, GewichtMittelwert, GewichtVarianz) values ('25mm', 0.00415, 0.0000000087);
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id, Bezeichnung, Gewicht, imagePath
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-------------------
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Bauteile:
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Tellerfedern:
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Durchmesser:
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57mm - 12mal
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45mm - 8mal
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40mm - 10mal
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31mm - 2mal
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||||
25mm - 16mal
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Messungen:
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57mm: 0.0417; 0.0418; 0.0415; 0.0418; 0.0419; 0.0415; 0.0419; 0.0416; 0.0418; 0.0418; 0.0418; 0.0418
|
||||
45mm: 0.0219; 0.0220; 0.0219; 0.0219; 0.0219; 0.0219; 0.0219; 0.0219
|
||||
40mm: 0.0137; 0.0138; 0.0137; 0.0137; 0.0137; 0.0137; 0.0137; 0.0137; 0.0137; 0.0137
|
||||
31mm: 0.0070; 0.0069
|
||||
25mm: 0.0041; 0.0040; 0.0041; 0.0042; 0.0040; 0.0043; 0.0042; 0.0042; 0.0041; 0.0040; 0.0042; 0.0042; 0.0041; 0.0043; 0.0042; 0,0042
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erledigte Schritte:
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Wage mit Esp auslesen
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Kommunikation zwischen dem ESP und Python am Rechner
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Die Datenbank aufsetzen
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Verbindung zwischen Python und DB aufsetzen
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Die Bauteile "vermessen" -> ein Excelfile mit den Daten aufsetzen
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-> Varianz und Mittelwert in die DB eintragen
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Die Wahrscheinlichkeitsdichte einer Messung berechnen und damit den Bauteiltypen bestimmen
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||||
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301
readScale.py
Normal file
301
readScale.py
Normal file
@ -0,0 +1,301 @@
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||||
import serial
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import binascii
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import math
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import mariadb
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import copy
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# aktuell ist es so programmiert, dass es annimmt, dass in kg gemessen wird (andere Einheiten liefern also flasche Ergebnisse)
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# das was man noch dazuprogrammieren kann, ist wenn mehrere Teile auf der Waage liegen, ob dann die Typen noch immer erkannt werden
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db_config = {
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'user': 'dbUser',
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'password': 'dbPassword',
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'host': 'localhost',
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'database': 'projectGeislinger',
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'port': 3306 # Standard port for MariaDB
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}
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# Establishing the connection
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conn = mariadb.connect(**db_config)
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# Create a cursor to execute queries
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cursor = conn.cursor()
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# Konfiguration der seriellen Schnittstelle
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ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
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waageEingeschwungen = False
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def wahrscheinlichkeitsDichte(x,mue, var):
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||||
# in der Funktion wird der Wahrscheinlichkeitsdichtenwert der Variable x für eine bestimmte Normalverteilung berechnet
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standardabweichung = var**0.5
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||||
result = 1/(standardabweichung * (2*math.pi)**0.5 ) * math.exp(-0.5 * ((x-mue)/standardabweichung)**2)
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||||
return result
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||||
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||||
def wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(waageMessung, numberObjectList, results):
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||||
# in der Funktion wird der Wahrscheinlichkeitsdichtenwert der Variable waageMessung für eine bestimmte Normalverteilung berechnet
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# Mathematische Sätze, auf welchen die Berechnung basiert:
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# seien X1,..., Xn unabhängige Zufallsvariablen mit Dichten f1,..., fn, dann hat X = (X1,...,Xn) die gemeinsame Dichte f(x1,...,xn) = f1(x1) * ... + fn(xn)
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||||
# seien X1,..., Xn unabhängige Zufallsvariablen die N(mue_i, sigma_i^2) verteilt sind, dann ist X = X1+...+Xn - N(mue, sigma^2) verteilt mit mue=mue1+...+mue_n, sigma^2 = sigma_1^2+...+sigma_n^2
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||||
|
||||
result = 0
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||||
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||||
# Berechnung vom Gesamtmittelwert
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mueGes = 0
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for i in range(0, len(numberObjectList)):
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||||
mueGes = mueGes + numberObjectList[i] * results[i][2]
|
||||
|
||||
# Berechnung von der Gesamtvarianz (var = sigma^2)
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||||
varGes = 0
|
||||
for i in range(0, len(numberObjectList)):
|
||||
varGes = varGes + numberObjectList[i] * results[i][3]
|
||||
|
||||
# Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichte
|
||||
standardabweichungGes = varGes**0.5
|
||||
result = 1/(standardabweichungGes * (2*math.pi)**0.5 ) * math.exp(-0.5 * ((waageMessung-mueGes)/standardabweichungGes)**2)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
# die Funktion kann man vermutlich rauslöschen
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||||
def numberSmallerObjects(numberBiggerObjects, messungWaage, mue1,mue2, sigma2):
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||||
for i in range(1,10000):
|
||||
#damit wird geprüft, ob eh auch ein Objekt vom Typ1 auf der Waage liegt, oder nur ein Objekt vom Typ2
|
||||
# eigentlich müsste da 3*sigma drinnen stehen, um 99,7% der Fälle abzudecken, aber das ist nur bei einer gültigen Normalverteilung zutreffend (mit ausreichend Messungen)
|
||||
if (messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1 > 0:
|
||||
if i > (messungWaage-numberBiggerObjects*mue2)/mue1:
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||||
return i
|
||||
else:
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||||
return -1
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||||
|
||||
|
||||
def sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results):
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||||
sum = 0
|
||||
|
||||
# die Anzahl an Bauteilen, welche dem Objekttypen zugeordnet sind, sollen nicht mit dazugerechnet werden
|
||||
for i in range(objectType+1, len(numberObjectList)):
|
||||
# eigentlich müsste man nur mit 3 multiplizieren, um 99,7% der Bauteile im Bereich zu haben - das gilt aber nur für eine gültige Normalverteilung
|
||||
#sum = sum + numberObjectList[i] * (results[i][2] + 3 * math.sqrt(results[i][3]))
|
||||
sum = sum + numberObjectList[i] * (results[i][2])
|
||||
|
||||
return sum
|
||||
|
||||
|
||||
def numberPossibleObjects(objectType, numberObjectList, results, messungWaage):
|
||||
# der objectType definiert, welcher der Objekte das Anschauungsobjekt ist
|
||||
# wenn nur ein Objekt darauf gelegt wird, welches nicht vom Typen des Anschauungsobjektes ist, dann wird 1 zurück gegeben
|
||||
|
||||
#print(results[objectType][2]-10*math.sqrt(results[objectType][3]))
|
||||
#print((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/results[objectType][2])
|
||||
|
||||
# wenn kein Gewicht auf der Waage liegt, dann soll -1 zurück gegeben werden.
|
||||
if messungWaage <= 0:
|
||||
return -1
|
||||
|
||||
#print(results[objectType][2])
|
||||
#print(((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]+3*math.sqrt(results[objectType][3]))))
|
||||
#print(((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]-3*math.sqrt(results[objectType][3]))))
|
||||
#zwischenSumme = ((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]+3*math.sqrt(results[objectType][3])))
|
||||
zwischenSumme = ((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]))
|
||||
for i in range(1,10000):
|
||||
if zwischenSumme <= 0: #in diesem Fall wird das gesamte Gewicht der Messung durch Objekte eines anderen Typen "aufgebraucht"
|
||||
return 0
|
||||
if i > zwischenSumme:
|
||||
return i # i entspricht beim returnen der Anzahl der möglichen Objekte
|
||||
|
||||
def anzBauteileCountFunction(numberObjectList):
|
||||
counter = 0
|
||||
|
||||
for i in range(0,len(numberObjectList)):
|
||||
if numberObjectList[i] > 0:
|
||||
counter = counter + 1
|
||||
|
||||
return counter
|
||||
|
||||
"""
|
||||
for i in range(1,10000):
|
||||
#damit wird geprüft, ob eh auch ein Objekt vom Typ1 auf der Waage liegt, oder nur ein Objekt vom Typ2
|
||||
# eigentlich müsste da 3*sigma drinnen stehen, um 99,7% der Fälle abzudecken, aber das ist nur bei einer gültigen Normalverteilung zutreffend (mit ausreichend Messungen)
|
||||
if (messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1 > 0:
|
||||
if i > (messungWaage-numberBiggerObjects*mue2)/mue1:
|
||||
return i
|
||||
else:
|
||||
return -1
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
|
||||
|
||||
print("connection is open: ", ser.is_open)
|
||||
print("port to which it is connected: ", ser.portstr)
|
||||
|
||||
|
||||
#an die Waage den Befehl senden, dass sie ausgelesen werden soll
|
||||
ser.write(b'getWeight\n')
|
||||
#ser.write(b'tare\n')
|
||||
serialString = ser.readline().decode('utf-8').rstrip() #Auslesen des Serial-Strings/der Messung der Waage
|
||||
|
||||
# wenn am Ende des Strings kg steht, dann ist die Waage eingeschwungen - das wird hiermit überprüft
|
||||
lenString = len(serialString)-1
|
||||
if serialString[lenString] == "g" and serialString[lenString-1] == "k":
|
||||
print("ist eingeschwungen")
|
||||
waageEingeschwungen = True
|
||||
else:
|
||||
print("die Waage ist noch nicht eingeschwungen")
|
||||
waageEingeschwungen = False
|
||||
|
||||
#aus dem String werden alle Zeichen, welche nicht zur Darstellung der Zahl benötigt werden entfernt
|
||||
intString = ""
|
||||
for i in serialString:
|
||||
if i=="-" or i=="0" or i=="." or i=="1" or i=="2" or i=="3" or i=="4" or i=="5" or i=="6" or i=="7" or i=="8" or i=="9":
|
||||
intString = intString + i
|
||||
print("Wert, welcher von der Waage ausgelesen wurde: " + intString + "kg")
|
||||
|
||||
|
||||
# wenn die Waage nicht eingeschwungen ist, dann soll auch nichts weiter gemacht werden
|
||||
if( waageEingeschwungen == True and float(intString)>0):
|
||||
|
||||
|
||||
# Define the SQL query
|
||||
sql_query = "SELECT * FROM projectGeislinger.Einzelteile"
|
||||
# Execute the query
|
||||
cursor.execute(sql_query)
|
||||
# Fetch results
|
||||
results = cursor.fetchall()
|
||||
# Display data
|
||||
print("Ausgabe der Daten der Datenbank:")
|
||||
for row in results:
|
||||
print(row)
|
||||
|
||||
|
||||
anzBauteiltypen = len(results)
|
||||
anzBauteile = anzBauteiltypen * [0] # erstellt eine Liste, in welcher die Anzahl der Bauteiltypen gespeichert ist, welche für die weiteren Schleifen verwendet wird
|
||||
wahrscheinleichkeitsMatrix = []
|
||||
|
||||
# Berechnen der Anzahl an Objekten
|
||||
for i in range(0, anzBauteiltypen):
|
||||
#bauteilTypCounter = i+1 #zum hochzählen der Anzahlen der Bauteiltypen nach der k-Schleife
|
||||
|
||||
while(True):
|
||||
if i<(anzBauteiltypen-1): # wenn i die letzte Spalte der Bauteiltypenmatrix ist, dann soll der Teil übersprungen werden
|
||||
for k in range(0, 10000):
|
||||
anzBauteile[i+1] = k
|
||||
nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
|
||||
if nrObjects == -1 or nrObjects == 0:
|
||||
break
|
||||
anzBauteile[i] = nrObjects
|
||||
wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
|
||||
# da die Berechnete Anzahl an möglichen Messobjekten um 0 bis +1 um den "wahren" Wert schwankt, wird in der Folge auch die Wahrscheinlichkeit mit einer um 1 verringerten Bauteilanzahl berechnet (sollte diese größer als 1 sein)
|
||||
if(anzBauteile[i] >= 1 and anzBauteileCountFunction(anzBauteile)>1):
|
||||
anzBauteile = anzBauteile[:]
|
||||
anzBauteile[i] = anzBauteile[i]-1
|
||||
wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
|
||||
|
||||
anzBauteile[i+1] = 0
|
||||
elif i == (anzBauteiltypen-1):
|
||||
nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
|
||||
if nrObjects == -1 or nrObjects == 0:
|
||||
break
|
||||
anzBauteile[i] = nrObjects
|
||||
wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
|
||||
if(anzBauteile[i] >= 1 and anzBauteileCountFunction(anzBauteile)>1):
|
||||
anzBauteile = anzBauteile[:]
|
||||
anzBauteile[i] = anzBauteile[i]-1
|
||||
wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
|
||||
|
||||
|
||||
if i >= (anzBauteiltypen-2): #wenn der Fall eintritt, dann wurden alle Fälle überprüft -> dadurch kann die i-Schleife in die letzte Runde gehen, kann das Programm sich ganz beenden
|
||||
anzBauteile[i] = 0
|
||||
break
|
||||
|
||||
|
||||
for m in range(i+2,anzBauteiltypen):
|
||||
anzBauteile[m] = anzBauteile[m] + 1
|
||||
nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
|
||||
if nrObjects >= 1:
|
||||
break
|
||||
elif nrObjects < 1 and m == (anzBauteiltypen-1) :
|
||||
break
|
||||
else:
|
||||
anzBauteile[m] = 0
|
||||
|
||||
|
||||
nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
|
||||
if (nrObjects == -1 or nrObjects == 0):
|
||||
anzBauteile[anzBauteiltypen-1] = 0
|
||||
anzBauteile[i] = 0
|
||||
break
|
||||
|
||||
|
||||
# Suchen der höchsten Wahrscheinlichkeitsdichte
|
||||
countMaxPropDensity = 0
|
||||
maxPropDensity = 0
|
||||
#print(wahrscheinleichkeitsMatrix[0][0])
|
||||
for i in range(0, len(wahrscheinleichkeitsMatrix)):
|
||||
if(wahrscheinleichkeitsMatrix[i][0] > maxPropDensity):
|
||||
maxPropDensity = wahrscheinleichkeitsMatrix[i][0]
|
||||
countMaxPropDensity = i
|
||||
if wahrscheinleichkeitsMatrix[i][0] >0:
|
||||
print(wahrscheinleichkeitsMatrix[i])
|
||||
print(wahrscheinleichkeitsMatrix[countMaxPropDensity][0])
|
||||
# die Bauteilkombination mit der höchsten Wahrscheinlichkeitsdichte ausgeben
|
||||
for i in range(0, len(wahrscheinleichkeitsMatrix[0][1])):
|
||||
print("Bauteiltyp: ", results[i][1]," Anzahl: ", wahrscheinleichkeitsMatrix[countMaxPropDensity][1][i])
|
||||
|
||||
#nrObjects = numberPossibleObjects(0, anzBauteile, results, float(intString))
|
||||
#print("number objects: ", nrObjects-1)
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"""
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for i in range(3,0,-1):
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||||
numberOfSmallObjects = numberSmallerObjects(1, float(intString),results[4][2], results[3][2], math.sqrt(results[3][3]))
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||||
print("number of smaller objects: ", numberOfSmallObjects-1)
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||||
"""
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||||
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||||
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||||
"""
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||||
# in der Folge wird nun berechnet, welcher Normalverteilung die Messung am ehesten entspricht
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dBId = 0
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||||
maxPropDensity = 0
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||||
for row in results:
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||||
propDens = wahrscheinlichkeitsDichte(float(intString) ,row[2], row[3])
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||||
if propDens > maxPropDensity:
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||||
maxPropDensity = propDens
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||||
dBId = row[0]
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||||
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||||
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#Ausgabe des Bauteiltypen, welchem die Messung am ehesten entspricht
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for row in results:
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if row[0] == dBId:
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print(row[1])
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||||
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||||
#propDens = wahrscheinlichkeitsDichte(0.042 ,results[0][2], results[0][3])
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#print(propDens)
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"""
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||||
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ser.close()
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print("connection is open: ", ser.is_open)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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||||
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||||
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138
readScale_Stand01.07.py
Normal file
138
readScale_Stand01.07.py
Normal file
@ -0,0 +1,138 @@
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||||
import serial
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import binascii
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||||
import math
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import mariadb
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# aktuell ist es so programmiert, dass es annimmt, dass in kg gemessen wird (andere Einheiten liefern also flasche Ergebnisse)
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# das was man noch dazuprogrammieren kann, ist wenn mehrere Teile auf der Waage liegen, ob dann die Typen noch immer erkannt werden
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db_config = {
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'user': 'dbUser',
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'password': 'dbPassword',
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'host': 'localhost',
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'database': 'projectGeislinger',
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'port': 3306 # Standard port for MariaDB
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}
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# Establishing the connection
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conn = mariadb.connect(**db_config)
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# Create a cursor to execute queries
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cursor = conn.cursor()
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# Konfiguration der seriellen Schnittstelle
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ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
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waageEingeschwungen = False
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def wahrscheinlichkeitsDichte(x,mue, var):
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# in der Funktion wird der Wahrscheinlichkeitsdichtenwert der Variable x für eine bestimmte Normalverteilung berechnet
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standardabweichung = var**0.5
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result = 1/(standardabweichung * (2*math.pi)**0.5 ) * math.exp(-0.5 * ((x-mue)/standardabweichung)**2)
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return result
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||||
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def numberSmallerObjects(numberBiggerObjects, messungWaage, mue1,mue2, sigma2):
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for i in range(1,10000):
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||||
#damit wird geprüft, ob eh auch ein Objekt vom Typ1 auf der Waage liegt, oder nur ein Objekt vom Typ2
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# eigentlich müsste da 3*sigma drinnen stehen, um 99,7% der Fälle abzudecken, aber das ist nur bei einer gültigen Normalverteilung zutreffend (mit ausreichend Messungen)
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||||
if (messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1 > 0:
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||||
print((messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1)
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if i > (messungWaage-numberBiggerObjects*mue2)/mue1:
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return i
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else:
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return -1
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def main():
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print("connection is open: ", ser.is_open)
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print("port to which it is connected: ", ser.portstr)
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#an die Waage den Befehl senden, dass sie ausgelesen werden soll
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ser.write(b'getWeight\n')
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#ser.write(b'tare\n')
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serialString = ser.readline().decode('utf-8').rstrip() #Auslesen des Serial-Strings/der Messung der Waage
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# wenn am Ende des Strings kg steht, dann ist die Waage eingeschwungen - das wird hiermit überprüft
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lenString = len(serialString)-1
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if serialString[lenString] == "g" and serialString[lenString-1] == "k":
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print("ist eingeschwungen")
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waageEingeschwungen = True
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else:
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print("die Waage ist noch nicht eingeschwungen")
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||||
waageEingeschwungen = False
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#aus dem String werden alle Zeichen, welche nicht zur Darstellung der Zahl benötigt werden entfernt
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intString = ""
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for i in serialString:
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||||
if i=="-" or i=="0" or i=="." or i=="1" or i=="2" or i=="3" or i=="4" or i=="5" or i=="6" or i=="7" or i=="8" or i=="9":
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||||
intString = intString + i
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||||
print("Wert, welcher von der Waage ausgelesen wurde: " + intString + "kg")
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||||
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# wenn die Waage nicht eingeschwungen ist, dann soll auch nichts weiter gemacht werden
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if( waageEingeschwungen == True):
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# Define the SQL query
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sql_query = "SELECT * FROM projectGeislinger.Einzelteile"
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# Execute the query
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cursor.execute(sql_query)
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# Fetch results
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results = cursor.fetchall()
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# Display data
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print("Ausgabe der Daten der Datenbank:")
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for row in results:
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print(row)
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# in der Folge wird nun berechnet, welcher Normalverteilung die Messung am ehesten entspricht
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dBId = 0
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maxPropDensity = 0
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for row in results:
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||||
propDens = wahrscheinlichkeitsDichte(float(intString) ,row[2], row[3])
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||||
if propDens > maxPropDensity:
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||||
maxPropDensity = propDens
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||||
dBId = row[0]
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||||
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||||
#Ausgabe des Bauteiltypen, welchem die Messung am ehesten entspricht
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||||
for row in results:
|
||||
if row[0] == dBId:
|
||||
print(row[1])
|
||||
|
||||
#propDens = wahrscheinlichkeitsDichte(0.042 ,results[0][2], results[0][3])
|
||||
#print(propDens)
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ser.close()
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print("connection is open: ", ser.is_open)
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if __name__ == "__main__":
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||||
main()
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