Samplingsintervall – vad ska jag tänka på?

Vad menas med sampling?

När vi talar om sampling menar vi hur ofta ett mätvärde registreras av en datalogger. Detta anges vanligtvis i Hz (herz), vilket betyder antal mätvärden per sekund.

Det är lätt att tänka: “Ju snabbare sampling, desto bättre!”
Men riktigt så enkelt är det inte. Att sampla så fort som möjligt kan leda till att man samlar in enorma mängder data – utan att egentligen få mer relevant information. Det blir mest en väldigt detaljerad dokumentation av… ingenting som förändras.

Exempel: Temperaturmätning i ett kylskåp

Föreställ dig att du placerar en temperaturprob i ett kylskåp.

När proben läggs in kommer dess temperatur först att skilja sig från kylens temperatur. Det tar en stund innan de når termisk jämvikt, vilket innebär att proben och luften i kylen har samma temperatur.

Men även när proben har nått samma temperatur som luften betyder det inte att allt är stabilt. Har du just öppnat dörren behöver kylskåpet arbeta sig tillbaka till sin inställda temperatur. Denna fördröjning kallas ibland lite förenklat för en tröghetsfaktor – alltså hur snabbt systemet återgår till sitt normalläge.

Proben är inte blixtsnabb den heller

Det är dock inte bara kylskåpet som är “trögt”.
Även proben har en egen tröghet, vilket tekniskt kallas tidskonstant.

Om du öppnar och stänger kylskåpsdörren snabbt hinner proben kanske bara delvis reagera på temperaturförändringen. Den rör sig i rätt riktning (den följer temperaturgradienten), men hinner inte hela vägen innan temperaturen ändras igen.

Detta beror på att proben har en viss massa – och massa innebär tröghet. En grövre prob reagerar långsammare. Vill man däremot fånga snabba temperaturförändringar bör man välja en tunnare prob med kortare tidskonstant.

Kort sagt: en kraftig prob är som en trygg långtradare – stabil men inte supersnabb. En tunn prob är mer som en sportbil.

Så hur snabbt ska man sampla?

Om du använder en datalogger med intern givare, eller en prob med stor massa (och därmed lång tidskonstant), är det sällan meningsfullt att sampla extremt snabbt. Du får fler datapunkter – men ingen extra information.

Det är alltså onödigt att mäta 10 gånger per sekund om sensorn ändå bara hinner reagera märkbart var 30:e sekund.

Rätt samplingsfrekvens och rätt probstorlek ska alltid väljas utifrån:

- Hur snabbt temperaturen faktiskt kan förändras
- Hur snabbt sensorn kan reagera
- Vilken noggrannhet och upplösning som krävs
- Hur mycket data du faktiskt vill och behöver hantera

Slutsats

Mer data är inte alltid bättre data.

Genom att anpassa samplingsfrekvens och probstorlek till den aktuella mätapplikationen får du:

- Relevanta mätvärden
- Effektiv datalagring
- En mer rättvis bild av verkligheten

Och kanske viktigast av allt – du slipper drunkna i en ocean av datapunkter som mest visar att kylskåpet… fortfarande är kallt. ❄️