now waterfalls are horisontal and fancy. Next step --invert yaxes

RFG_ADC_dataplotter.py

@@ -480,8 +480,8 @@ def main():
         cmap=args.cmap,
     )
     ax_img.set_title("Сырые данные водопад")
-    ax_img.set_xlabel("X")
-    ax_img.set_ylabel("Время →")
+    ax_img.set_xlabel("Время (новое слева)")
+    ax_img.set_ylabel("X")
 
     # Водопад спектров
     img_fft_obj = ax_spec.imshow(
@@ -492,8 +492,8 @@ def main():
         cmap=args.cmap,
     )
     ax_spec.set_title("B-scan (дБ)")
-    ax_spec.set_xlabel("Бин")
-    ax_spec.set_ylabel("Время →")
+    ax_spec.set_xlabel("Время (новое слева)")
+    ax_spec.set_ylabel("Бин")
 
     # Для контроля частоты обновления
     max_fps = max(1.0, float(args.max_fps))
@@ -508,17 +508,17 @@ def main():
         x_shared = np.arange(width, dtype=np.int32)
         ring = np.full((max_sweeps, width), np.nan, dtype=np.float32)
         head = 0
-        # Обновляем изображение под новые размеры
-        img_obj.set_data(ring)
-        img_obj.set_extent((0, width - 1 if width > 0 else 1, 0, max_sweeps - 1))
-        ax_img.set_xlim(0, max(1, width - 1))
-        ax_img.set_ylim(max_sweeps - 1, 0)
-        # FFT буферы
+        # Обновляем изображение под новые размеры: время по X (горизонталь), X по Y
+        img_obj.set_data(np.zeros((width, max_sweeps), dtype=np.float32))
+        img_obj.set_extent((0, max_sweeps - 1, 0, width - 1 if width > 0 else 1))
+        ax_img.set_xlim(0, max_sweeps - 1)
+        ax_img.set_ylim(0, max(1, width - 1))
+        # FFT буферы: время по X, бин по Y
         ring_fft = np.full((max_sweeps, fft_bins), np.nan, dtype=np.float32)
-        img_fft_obj.set_data(ring_fft)
-        img_fft_obj.set_extent((0, fft_bins - 1, 0, max_sweeps - 1))
-        ax_spec.set_xlim(0, max(1, fft_bins - 1))
-        ax_spec.set_ylim(max_sweeps - 1, 0)
+        img_fft_obj.set_data(np.zeros((fft_bins, max_sweeps), dtype=np.float32))
+        img_fft_obj.set_extent((0, max_sweeps - 1, 0, fft_bins - 1))
+        ax_spec.set_xlim(0, max_sweeps - 1)
+        ax_spec.set_ylim(0, max(1, fft_bins - 1))
         freq_shared = np.arange(fft_bins, dtype=np.int32)
 
     def push_sweep(s: np.ndarray):
@@ -587,19 +587,17 @@ def main():
         return drained
 
     def make_display_ring():
-        # Возвращаем буфер с правильным порядком строк (старые сверху, новые снизу)
+        # Возвращаем буфер с правильным порядком по времени (старые→новые) и осью времени по X
         if ring is None:
             return np.zeros((1, 1), dtype=np.float32)
-        if head == 0:
-            return ring
-        return np.roll(ring, -head, axis=0)
+        base = ring if head == 0 else np.roll(ring, -head, axis=0)
+        return base.T  # (width, time)
 
     def make_display_ring_fft():
         if ring_fft is None:
             return np.zeros((1, 1), dtype=np.float32)
-        if head == 0:
-            return ring_fft
-        return np.roll(ring_fft, -head, axis=0)
+        base = ring_fft if head == 0 else np.roll(ring_fft, -head, axis=0)
+        return base.T  # (bins, time)
 
     def update(_frame):
         nonlocal frames_since_ylim_update
@@ -651,6 +649,8 @@ def main():
         # Обновление водопада
         if changed and ring is not None:
             disp = make_display_ring()
+            # Новые данные слева: реверсируем время по X
+            disp = disp[:, ::-1]
             img_obj.set_data(disp)
             # Актуализируем цветовую шкалу только при расширении экстремумов
             if y_min is not None and y_max is not None and np.isfinite(y_min) and np.isfinite(y_max):
@@ -660,10 +660,12 @@ def main():
         # Обновление водопада спектров
         if changed and ring_fft is not None:
             disp_fft = make_display_ring_fft()
+            disp_fft = disp_fft[:, ::-1]
             img_fft_obj.set_data(disp_fft)
-            # Автодиапазон по средним (по видимым данным): берём средний спектр по времени
+            # Автодиапазон по среднему спектру за видимый интервал (как в хорошей версии)
             try:
-                mean_spec = np.nanmean(disp_fft, axis=0)
+                # disp_fft имеет форму (bins, time); берём среднее по времени
+                mean_spec = np.nanmean(disp_fft, axis=1)
                 vmin_v = float(np.nanmin(mean_spec))
                 vmax_v = float(np.nanmax(mean_spec))
             except Exception:
@@ -735,10 +737,10 @@ def run_pyqtgraph(args):
 
     # Водопад (справа-сверху)
     p_img = win.addPlot(row=0, col=1, title="Сырые данные водопад")
-    p_img.invertY(True)  # 0 сверху, новые снизу
+    p_img.invertY(False)
     p_img.showGrid(x=False, y=False)
-    p_img.setLabel("bottom", "X")
-    p_img.setLabel("left", "Время →")
+    p_img.setLabel("bottom", "Время (новое слева)")
+    p_img.setLabel("left", "X")
     img = pg.ImageItem()
     p_img.addItem(img)
 
@@ -751,10 +753,10 @@ def run_pyqtgraph(args):
 
     # Водопад спектров (справа-снизу)
     p_spec = win.addPlot(row=1, col=1, title="B-scan (дБ)")
-    p_spec.invertY(True)
+    p_spec.invertY(False)
     p_spec.showGrid(x=False, y=False)
-    p_spec.setLabel("bottom", "Бин")
-    p_spec.setLabel("left", "Время →")
+    p_spec.setLabel("bottom", "Время (новое слева)")
+    p_spec.setLabel("left", "Бин")
     img_fft = pg.ImageItem()
     p_spec.addItem(img_fft)
 
@@ -791,13 +793,14 @@ def run_pyqtgraph(args):
         x_shared = np.arange(width, dtype=np.int32)
         ring = np.full((max_sweeps, width), np.nan, dtype=np.float32)
         head = 0
-        img.setImage(ring, autoLevels=False)
-        p_img.setRange(xRange=(0, max(1, width - 1)), yRange=(0, max_sweeps - 1), padding=0)
+        # Водопад: время по оси X, X по оси Y
+        img.setImage(ring.T, autoLevels=False)
+        p_img.setRange(xRange=(0, max_sweeps - 1), yRange=(0, max(1, width - 1)), padding=0)
         p_line.setXRange(0, max(1, width - 1), padding=0)
-        # FFT
+        # FFT: время по оси X, бин по оси Y
         ring_fft = np.full((max_sweeps, fft_bins), np.nan, dtype=np.float32)
-        img_fft.setImage(ring_fft, autoLevels=False)
-        p_spec.setRange(xRange=(0, max(1, fft_bins - 1)), yRange=(0, max_sweeps - 1), padding=0)
+        img_fft.setImage(ring_fft.T, autoLevels=False)
+        p_spec.setRange(xRange=(0, max_sweeps - 1), yRange=(0, max(1, fft_bins - 1)), padding=0)
         p_fft.setXRange(0, max(1, fft_bins - 1), padding=0)
         freq_shared = np.arange(fft_bins, dtype=np.int32)
 
@@ -898,6 +901,7 @@ def run_pyqtgraph(args):
 
         if changed and ring is not None:
             disp = ring if head == 0 else np.roll(ring, -head, axis=0)
+            disp = disp.T[:, ::-1]  # (width, time with newest at left)
             if y_min is not None and y_max is not None and y_min != y_max and np.isfinite(y_min) and np.isfinite(y_max):
                 img.setImage(disp, autoLevels=False, levels=(y_min, y_max))
             else:
@@ -905,10 +909,11 @@ def run_pyqtgraph(args):
 
         if changed and ring_fft is not None:
             disp_fft = ring_fft if head == 0 else np.roll(ring_fft, -head, axis=0)
-            # Автодиапазон по среднему спектру за видимый интервал
+            disp_fft = disp_fft.T[:, ::-1]
+            # Автодиапазон по среднему спектру за видимый интервал (как в хорошей версии)
             levels = None
             try:
-                mean_spec = np.nanmean(disp_fft, axis=0)
+                mean_spec = np.nanmean(disp_fft, axis=1)
                 vmin_v = float(np.nanmin(mean_spec))
                 vmax_v = float(np.nanmax(mean_spec))
                 if np.isfinite(vmin_v) and np.isfinite(vmax_v) and vmin_v != vmax_v: