fix
This commit is contained in:
@ -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)
|
||||
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user