implemented F4-FFT res conditioning

main.py

@@ -117,6 +117,29 @@ def resize_2d_interpolate(data, target_rows, target_cols):
     return data_resampled
 
 
+def BF_fft_postprocessor(spectrum: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    """Болванка постобработки FFT-данных, полученных из файла (F4).
+
+    Принимает 1D массив амплитуд спектра и возвращает преобразованный массив
+    той же длины. По умолчанию — тождественное преобразование.
+    """
+    
+    
+    
+    spec_L = len(spectrum)
+    spectrum_lower = spectrum[:spec_L//2]
+    spectrum_higher = spectrum[spec_L//2:]
+    
+    spectrum[:spec_L//2] = spectrum_higher
+    spectrum[spec_L//2:] = spectrum_lower[::-1]
+    
+    try:
+        print ("spectrum processed")
+        return np.asarray(spectrum_tmp, dtype=float)
+    except Exception:
+        return spectrum
+
+
 def load_data_with_type(filename):
     """Загружает данные и определяет их тип по первой строке."""
     with open(filename, 'r') as f:
@@ -164,18 +187,31 @@ def parse_hex_file(filename):
         # 3) Иначе F4 (если нет F0)
         # 4) Иначе F3 (sqrt)
         # 5) Иначе D0 как RAW
+        #print("cur:", cur)
         if cur["F0"]:
+        #    print("got F0!")
             seg_sync.append(np.asarray(cur["F0"], dtype=float))
         elif cur["F1"] and cur["F2"] and len(cur["F1"]) == len(cur["F2"]):
+            print("got F1,F2!")
             re = np.asarray(cur["F1"], dtype=float)
             im = np.asarray(cur["F2"], dtype=float)
             seg_fourier.append(np.sqrt(re * re + im * im))
         elif cur["F4"]:
-            seg_fourier.append(np.asarray(cur["F4"], dtype=float))
+        #    print("got F4!")
+            
+        #    print("got fourier!")
+            # FOURIER данные получены напрямую из файла (F4)
+            col = np.asarray(cur["F4"], dtype=float)
+            col = BF_fft_postprocessor(col)
+            seg_fourier.append(col)
         elif cur["F3"]:
+        #    print("got F3!")
+
             arr = np.asarray(cur["F3"], dtype=float)
             seg_fourier.append(np.sqrt(np.maximum(0.0, arr)))
         elif cur["D0"]:
+        #    print("got D0!")
+
             seg_raw.append(np.asarray(cur["D0"], dtype=float))
         # Сброс
         cur = {"D0": [], "F0": [], "F1": [], "F2": [], "F3": [], "F4": []}
@@ -1152,6 +1188,11 @@ class DataAnalyzerApp:
                     for i, col in enumerate(columns):
                         col_time = file_time + timedelta(milliseconds=i * 10)
                         self.bscan_queue.put((col, col_time, DATA_TYPE_FOURIER))
+                    # Обновляем график Фурье спектром из файла (берём последний столбец)
+                    try:
+                        self.FshiftS = np.asarray(columns[-1], dtype=float)
+                    except Exception:
+                        pass
                 bscan_col = None
 
             if add_to_bscan and bscan_col is not None and data_type != DATA_TYPE_FOURIER: