new project structure

rfg_adc_plotter/state/app_state.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+"""Состояние приложения: текущие свипы и настройки калибровки/нормировки."""
+
+from queue import Empty, Queue
+from typing import Any, Dict, Mapping, Optional
+
+import numpy as np
+
+from rfg_adc_plotter.processing.normalizer import normalize_by_calib
+from rfg_adc_plotter.state.ring_buffer import RingBuffer
+from rfg_adc_plotter.types import SweepInfo, SweepPacket
+
+
+def format_status(data: Mapping[str, Any]) -> str:
+    """Преобразовать словарь метрик в одну строку 'k:v'."""
+
+    def _fmt(v: Any) -> str:
+        if v is None:
+            return "NA"
+        try:
+            fv = float(v)
+        except Exception:
+            return str(v)
+        if not np.isfinite(fv):
+            return "nan"
+        if abs(fv) >= 1000 or (0 < abs(fv) < 0.01):
+            return f"{fv:.3g}"
+        return f"{fv:.3f}".rstrip("0").rstrip(".")
+
+    parts = [f"{k}:{_fmt(v)}" for k, v in data.items()]
+    return "  ".join(parts)
+
+
+class AppState:
+    """Весь изменяемый GUI-state: текущие данные, калибровка, настройки.
+
+    Методы drain_queue и set_calib_enabled заменяют одноимённые closures
+    с nonlocal из оригинального кода.
+    """
+
+    def __init__(self, norm_type: str = "projector"):
+        self.current_sweep_raw: Optional[np.ndarray] = None
+        self.current_sweep_norm: Optional[np.ndarray] = None
+        self.last_calib_sweep: Optional[np.ndarray] = None
+        self.current_info: Optional[SweepInfo] = None
+        self.calib_enabled: bool = False
+        self.norm_type: str = norm_type
+
+    def _normalize(self, raw: np.ndarray, calib: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return normalize_by_calib(raw, calib, self.norm_type)
+
+    def set_calib_enabled(self, enabled: bool):
+        """Включить/выключить режим калибровки, пересчитать norm-свип."""
+        self.calib_enabled = enabled
+        if (
+            self.calib_enabled
+            and self.current_sweep_raw is not None
+            and self.last_calib_sweep is not None
+        ):
+            self.current_sweep_norm = self._normalize(
+                self.current_sweep_raw, self.last_calib_sweep
+            )
+        else:
+            self.current_sweep_norm = None
+
+    def drain_queue(self, q: "Queue[SweepPacket]", ring: RingBuffer) -> int:
+        """Вытащить все ожидающие свипы из очереди, обновить state и ring.
+
+        Возвращает количество обработанных свипов.
+        """
+        drained = 0
+        while True:
+            try:
+                s, info = q.get_nowait()
+            except Empty:
+                break
+            drained += 1
+            self.current_sweep_raw = s
+            self.current_info = info
+
+            ch = 0
+            try:
+                ch = int(info.get("ch", 0)) if isinstance(info, dict) else 0
+            except Exception:
+                ch = 0
+
+            # Канал 0 — опорный (калибровочный) свип
+            if ch == 0:
+                self.last_calib_sweep = s
+                self.current_sweep_norm = None
+                sweep_for_ring = s
+            else:
+                if self.calib_enabled and self.last_calib_sweep is not None:
+                    self.current_sweep_norm = self._normalize(s, self.last_calib_sweep)
+                    sweep_for_ring = self.current_sweep_norm
+                else:
+                    self.current_sweep_norm = None
+                    sweep_for_ring = s
+
+            ring.ensure_init(s.size)
+            ring.push(sweep_for_ring)
+        return drained
+
+    def format_channel_label(self) -> str:
+        """Строка с номерами каналов для подписи на графике."""
+        if self.current_info is None:
+            return ""
+        info = self.current_info
+        chs = info.get("chs") if isinstance(info, dict) else None
+        if chs is None:
+            chs = info.get("ch") if isinstance(info, dict) else None
+        if chs is None:
+            return ""
+        try:
+            if isinstance(chs, (list, tuple, set)):
+                ch_list = sorted(int(v) for v in chs)
+                return "chs " + ", ".join(str(v) for v in ch_list)
+            return f"chs {int(chs)}"
+        except Exception:
+            return f"chs {chs}"

rfg_adc_plotter/state/ring_buffer.py

@@ -0,0 +1,166 @@
+"""Кольцевой буфер свипов и FFT-строк для водопадного отображения."""
+
+import time
+from typing import Optional, Tuple
+
+import numpy as np
+
+from rfg_adc_plotter.constants import FFT_LEN, WF_WIDTH
+
+
+class RingBuffer:
+    """Хранит последние N свипов и соответствующие FFT-строки.
+
+    Все мутабельные поля водопада инкапсулированы здесь,
+    что устраняет необходимость nonlocal в GUI-коде.
+    """
+
+    def __init__(self, max_sweeps: int):
+        self.max_sweeps = max_sweeps
+        self.fft_bins = FFT_LEN // 2 + 1
+
+        # Инициализируются при первом свипе (ensure_init)
+        self.ring: Optional[np.ndarray] = None        # (max_sweeps, WF_WIDTH)
+        self.ring_fft: Optional[np.ndarray] = None    # (max_sweeps, fft_bins)
+        self.ring_time: Optional[np.ndarray] = None   # (max_sweeps,)
+        self.head: int = 0
+        self.width: Optional[int] = None
+        self.x_shared: Optional[np.ndarray] = None
+        self.freq_shared: Optional[np.ndarray] = None
+        self.y_min_fft: Optional[float] = None
+        self.y_max_fft: Optional[float] = None
+        # FFT последнего свипа (для отображения без повторного вычисления)
+        self.last_fft_vals: Optional[np.ndarray] = None
+
+    @property
+    def is_ready(self) -> bool:
+        return self.ring is not None
+
+    def ensure_init(self, sweep_width: int):
+        """Инициализировать буферы при первом свипе. Повторные вызовы — no-op."""
+        if self.ring is not None:
+            return
+        self.width = WF_WIDTH
+        self.x_shared = np.arange(self.width, dtype=np.int32)
+        self.ring = np.full((self.max_sweeps, self.width), np.nan, dtype=np.float32)
+        self.ring_time = np.full((self.max_sweeps,), np.nan, dtype=np.float64)
+        self.ring_fft = np.full((self.max_sweeps, self.fft_bins), np.nan, dtype=np.float32)
+        self.freq_shared = np.arange(self.fft_bins, dtype=np.int32)
+        self.head = 0
+
+    def push(self, s: np.ndarray):
+        """Добавить строку свипа в кольцевой буфер, вычислить FFT-строку."""
+        if s is None or s.size == 0 or self.ring is None:
+            return
+        w = self.ring.shape[1]
+        row = np.full((w,), np.nan, dtype=np.float32)
+        take = min(w, s.size)
+        row[:take] = s[:take]
+        self.ring[self.head, :] = row
+        self.ring_time[self.head] = time.time()
+        self.head = (self.head + 1) % self.ring.shape[0]
+
+        self._push_fft(s)
+
+    def _push_fft(self, s: np.ndarray):
+        bins = self.ring_fft.shape[1]
+        take_fft = min(int(s.size), FFT_LEN)
+        if take_fft <= 0:
+            fft_row = np.full((bins,), np.nan, dtype=np.float32)
+        else:
+            fft_in = np.zeros((FFT_LEN,), dtype=np.float32)
+            seg = np.nan_to_num(s[:take_fft], nan=0.0).astype(np.float32, copy=False)
+            win = np.hanning(take_fft).astype(np.float32)
+            fft_in[:take_fft] = seg * win
+            spec = np.fft.rfft(fft_in)
+            mag = np.abs(spec).astype(np.float32)
+            fft_row = (20.0 * np.log10(mag + 1e-9)).astype(np.float32)
+            if fft_row.shape[0] != bins:
+                fft_row = fft_row[:bins]
+
+        prev_head = (self.head - 1) % self.ring_fft.shape[0]
+        self.ring_fft[prev_head, :] = fft_row
+        self.last_fft_vals = fft_row
+
+        fr_min = np.nanmin(fft_row)
+        fr_max = float(np.nanpercentile(fft_row, 90))
+        if self.y_min_fft is None or (not np.isnan(fr_min) and fr_min < self.y_min_fft):
+            self.y_min_fft = float(fr_min)
+        if self.y_max_fft is None or (not np.isnan(fr_max) and fr_max > self.y_max_fft):
+            self.y_max_fft = float(fr_max)
+
+    def get_display_ring(self) -> np.ndarray:
+        """Кольцо в порядке от старого к новому, ось времени по X. Форма: (width, time)."""
+        if self.ring is None:
+            return np.zeros((1, 1), dtype=np.float32)
+        base = self.ring if self.head == 0 else np.roll(self.ring, -self.head, axis=0)
+        return base.T  # (width, time)
+
+    def get_display_ring_fft(self) -> np.ndarray:
+        """FFT-кольцо в порядке от старого к новому. Форма: (bins, time)."""
+        if self.ring_fft is None:
+            return np.zeros((1, 1), dtype=np.float32)
+        base = self.ring_fft if self.head == 0 else np.roll(self.ring_fft, -self.head, axis=0)
+        return base.T  # (bins, time)
+
+    def get_display_times(self) -> Optional[np.ndarray]:
+        """Временные метки строк в порядке от старого к новому."""
+        if self.ring_time is None:
+            return None
+        return self.ring_time if self.head == 0 else np.roll(self.ring_time, -self.head)
+
+    def subtract_recent_mean_fft(
+        self, disp_fft: np.ndarray, spec_mean_sec: float
+    ) -> np.ndarray:
+        """Вычесть среднее по каждой частоте за последние spec_mean_sec секунд."""
+        if spec_mean_sec <= 0.0:
+            return disp_fft
+        disp_times = self.get_display_times()
+        if disp_times is None:
+            return disp_fft
+        now_t = time.time()
+        mask = np.isfinite(disp_times) & (disp_times >= (now_t - spec_mean_sec))
+        if not np.any(mask):
+            return disp_fft
+        try:
+            mean_spec = np.nanmean(disp_fft[:, mask], axis=1)
+        except Exception:
+            return disp_fft
+        mean_spec = np.nan_to_num(mean_spec, nan=0.0)
+        return disp_fft - mean_spec[:, None]
+
+    def compute_fft_levels(
+        self, disp_fft: np.ndarray, spec_clip: Optional[Tuple[float, float]]
+    ) -> Optional[Tuple[float, float]]:
+        """Вычислить (vmin, vmax) для отображения водопада спектров."""
+        # 1. По среднему спектру за видимое время
+        try:
+            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:
+                return (vmin_v, vmax_v)
+        except Exception:
+            pass
+
+        # 2. Процентильная обрезка
+        if spec_clip is not None:
+            try:
+                vmin_v = float(np.nanpercentile(disp_fft, spec_clip[0]))
+                vmax_v = float(np.nanpercentile(disp_fft, spec_clip[1]))
+                if np.isfinite(vmin_v) and np.isfinite(vmax_v) and vmin_v != vmax_v:
+                    return (vmin_v, vmax_v)
+            except Exception:
+                pass
+
+        # 3. Глобальные накопленные мин/макс
+        if (
+            self.y_min_fft is not None
+            and self.y_max_fft is not None
+            and np.isfinite(self.y_min_fft)
+            and np.isfinite(self.y_max_fft)
+            and self.y_min_fft != self.y_max_fft
+        ):
+            return (self.y_min_fft, self.y_max_fft)
+
+        return None