This commit is contained in:
awe
2026-02-03 15:33:09 +03:00
parent a32bef2250
commit 53ff80a522

View File

@ -2,9 +2,11 @@
Визуализация данных с использованием matplotlib.
"""
import csv
import sys
import threading
import time
from datetime import datetime
from queue import Empty, Queue
from typing import Optional, Tuple
@ -57,6 +59,35 @@ def run_matplotlib(args):
ring = None # type: Optional[np.ndarray]
ring_time = None # type: Optional[np.ndarray]
head = 0
# Медианные данные для вычитания
median_data: Optional[np.ndarray] = None
median_subtract_enabled = False
# CLI параметры для автоматического сохранения/загрузки
ref_out_file = getattr(args, 'ref_out', None)
ref_in_file = getattr(args, 'ref_in', None)
ref_out_saved = False # Флаг, что медиана уже сохранена
# Автоматическая загрузка медианы при старте
if ref_in_file:
try:
data = []
with open(ref_in_file, 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader) # Пропускаем заголовок
for row in reader:
if len(row) >= 2:
try:
data.append(float(row[1]))
except ValueError:
continue
if data:
median_data = np.array(data, dtype=np.float32)
median_subtract_enabled = True
print(f"[ref-in] Загружена медиана из {ref_in_file} ({len(median_data)} точек), вычитание включено")
else:
print(f"[ref-in] Предупреждение: файл {ref_in_file} пустой или неверный формат")
except Exception as e:
print(f"[ref-in] Ошибка загрузки {ref_in_file}: {e}")
# Авто-уровни цветовой шкалы водопада сырых данных пересчитываются по видимой области.
# FFT состояние (полное FFT для отрицательных частот)
fft_bins = FFT_LEN
@ -268,6 +299,14 @@ def run_matplotlib(args):
nonlocal ring_phase, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin, y_min_phase, y_max_phase
if s is None or s.size == 0 or ring is None:
return
# Применяем вычитание медианы если включено
if median_subtract_enabled and median_data is not None:
take_median = min(s.size, median_data.size)
s_corrected = s.copy()
s_corrected[:take_median] = s[:take_median] - median_data[:take_median]
s = s_corrected
# Нормализуем длину до фиксированной ширины
w = ring.shape[1]
row = np.full((w,), np.nan, dtype=np.float32)
@ -551,6 +590,31 @@ def run_matplotlib(args):
if changed and current_info:
status_text.set_text(format_status_kv(current_info))
# Автоматическое сохранение медианы при накоплении 1000+ свипов
if ref_out_file and not ref_out_saved and ring is not None:
nonlocal ref_out_saved
filled_count = np.count_nonzero(~np.isnan(ring[:, 0]))
if filled_count >= 1000:
try:
# Получаем последние 1000 свипов
ordered = ring if head == 0 else np.roll(ring, -head, axis=0)
recent_sweeps = ordered[-1000:, :]
median_sweep = np.nanmedian(recent_sweeps, axis=0)
# Сохраняем в файл
with open(ref_out_file, 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['Index', 'Median_Value'])
for i, value in enumerate(median_sweep):
if np.isfinite(value):
writer.writerow([i, float(value)])
ref_out_saved = True
print(f"[ref-out] Сохранена медиана 1000 свипов в {ref_out_file}")
status_text.set_text(f"[ref-out] Сохранено в {ref_out_file}")
except Exception as e:
print(f"[ref-out] Ошибка сохранения: {e}")
# Возвращаем обновлённые артисты
return (line_obj, img_obj, fft_line_obj, img_fft_obj, phase_line_obj, img_phase_obj, status_text)