Glättung allgemein und spez. bei Libre

Hubi

Du nutzt doch xDrip mit Savitzky-Golay Filter?

Was es sehr aufwändig, den entsprechenden PR einzubauen oder ging das "automatisch" ohne große Komplikationen an anderer Stelle?

Wie zufrieden bist du mit den Ergebnissen?

Zitat von Gendra

Hubi

Du nutzt doch xDrip mit Savitzky-Golay Filter?

Was es sehr aufwändig, den entsprechenden PR einzubauen oder ging das "automatisch" ohne große Komplikationen an anderer Stelle?

Wie zufrieden bist du mit den Ergebnissen?

Ja, seit ein paar Wochen und ich bin damit sehr zufrieden. Es gibt dabei folgende Herausforderungen:

1. Bau einer xdrip+ apk aus dem Github Repository des PR-Developers
Das ist nicht schwieriger als sonst resp. da man sich z.B. AAPS auch selber bauen muss, kann man es dann auch dafür anwenden. Allerdings läßt sich ein existierendes xdrip+ nicht einfach mit einer selbstgebauten apk updaten, da das Entwicklerzertifikat ein anderes ist. Daher muss man xdrip+ vorher vom Phone werfen und dann die eigene apk neu installieren.

2. Austüfteln der passenden Parameter für den Filter

Ich bin mit den Vorschlägen des Entwicklers gestartet. Für ein ungelooptes xdrip+ ist das eine schöne Sache, da man ja selber entscheidet, was man auf Basis der BZ-Anzeige tut oder läßt. Für einen Regelkreis hatte ich jedoch das Gefühl, den Output noch etwas dämpfen zu wollen. Mein Ideal: schnellere Reaktion auf Trendänderungen, aber trotzdem kleine "Hubbel" glätten. Am Ende habe ich hauptsächlich den Anteil des gewichteten Mittels im Filter leicht erhöht.

2.a) Savitzky-Golay Filter mit initialen Parametern: apk bauen, xdrip+ neu installieren, Entwickermodus an, Filter aktivieren, Fertig.

2.b) Filter mit angepaßten Parametern:

Um die Wirkung von Modifikationen beurteilen zu können, hilft das im PR bereitgestellte Jupyter Notebook, mit dem man eigene BZ-Rohdaten (Export aus xdrip+) mit verschiedenen Filterparametern testen kann. Das ist ohne den entsprechenden Background etwas aufwendiger.

Ich bin mir insgesamt beim Thema Noise noch unsicher, ob der Filter das tut, was er soll. Da passen die Testergebnisse aus dem Jupyter-Notebook nicht zu meinen xdrip+ Logeinträgen. Kann aber auch sein, dass ich das ingesamt noch nicht komplett durchschaue. Jedenfalls blockt mein xdrip+ in diesen Fällen zuverlässig das Broadcasting von BZ-Daten, deren Noiselevel über 200 liegt. Wenn AAPS ein paar Datenpunkte am Stück fehlen, geht der Loop auf die Standardbasalrate zurück. Erscheint mir sinnvoll, bislang waren die Rohdaten zu diesen Zeitpunkten in der Tat ziemlich wolkig.

Ich hoffe, das hilft etwas weiter. Kurz gesagt, es schadet keinesfalls, es auszuprobieren.

Lg Hubi