1 Commits

View File

@ -727,7 +727,7 @@ def main():
line_calib_obj, = ax_line.plot([], [], lw=1, color="tab:red")
line_norm_obj, = ax_line.plot([], [], lw=1, color="tab:green")
ax_line.set_title("Сырые данные", pad=1)
ax_line.set_xlabel("ГГц")
ax_line.set_xlabel("F")
ax_line.set_ylabel("")
channel_text = ax_line.text(
0.98,
@ -743,8 +743,8 @@ def main():
# Линейный график спектра текущего свипа
fft_line_obj, = ax_fft.plot([], [], lw=1)
ax_fft.set_title("FFT", pad=1)
ax_fft.set_xlabel("Время")
ax_fft.set_ylabel("дБ")
ax_fft.set_xlabel("X")
ax_fft.set_ylabel("Амплитуда, дБ")
# Диапазон по Y для последнего свипа: авто по умолчанию (поддерживает отрицательные значения)
fixed_ylim: Optional[Tuple[float, float]] = None
@ -768,7 +768,7 @@ def main():
)
ax_img.set_title("Сырые данные", pad=12)
ax_img.set_xlabel("")
ax_img.set_ylabel("ГГц")
ax_img.set_ylabel("частота")
# Не показываем численные значения по времени на водопаде сырых данных
try:
ax_img.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
@ -845,15 +845,15 @@ def main():
if ring is not None:
return
width = WF_WIDTH
x_shared = np.linspace(3.3, 14.3, width, dtype=np.float32)
x_shared = np.arange(width, dtype=np.int32)
ring = np.full((max_sweeps, width), np.nan, dtype=np.float32)
ring_time = np.full((max_sweeps,), np.nan, dtype=np.float64)
head = 0
# 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, 3.3, 14.3))
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(3.3, 14.3)
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(np.zeros((fft_bins, max_sweeps), dtype=np.float32))
@ -925,7 +925,7 @@ def main():
# Окно Хэннинга
win = np.hanning(take_fft).astype(np.float32)
fft_in[:take_fft] = seg * win
spec = np.fft.ifft(fft_in)
spec = np.fft.rfft(fft_in)
mag = np.abs(spec).astype(np.float32)
fft_row = 20.0 * np.log10(mag + 1e-9)
if fft_row.shape[0] != bins:
@ -1028,8 +1028,8 @@ def main():
line_norm_obj.set_data(xs[: current_sweep_norm.size], current_sweep_norm)
else:
line_norm_obj.set_data([], [])
# Лимиты по X: 3.3 ГГц .. 14.3 ГГц
ax_line.set_xlim(3.3, 14.3)
# Лимиты по X постоянные под текущую ширину
ax_line.set_xlim(0, max(1, current_sweep_raw.size - 1))
# Адаптивные Y-лимиты (если не задан --ylim)
if fixed_ylim is None:
y0 = float(np.nanmin(current_sweep_raw))
@ -1053,7 +1053,7 @@ def main():
seg = np.nan_to_num(sweep_for_fft[: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.ifft(fft_in)
spec = np.fft.rfft(fft_in)
mag = np.abs(spec).astype(np.float32)
fft_vals = 20.0 * np.log10(mag + 1e-9)
xs_fft = freq_shared
@ -1062,7 +1062,7 @@ def main():
fft_line_obj.set_data(xs_fft[: fft_vals.size], fft_vals)
# Авто-диапазон по Y для спектра
if np.isfinite(np.nanmin(fft_vals)) and np.isfinite(np.nanmax(fft_vals)):
ax_fft.set_xlim(0, max(1, xs_fft.size - 1) * 1.5)
ax_fft.set_xlim(0, max(1, xs_fft.size - 1))
ax_fft.set_ylim(float(np.nanmin(fft_vals)), float(np.nanmax(fft_vals)))
# Обновление водопада
@ -1188,7 +1188,7 @@ def run_pyqtgraph(args):
curve = p_line.plot(pen=pg.mkPen((80, 120, 255), width=1))
curve_calib = p_line.plot(pen=pg.mkPen((220, 60, 60), width=1))
curve_norm = p_line.plot(pen=pg.mkPen((60, 180, 90), width=1))
p_line.setLabel("bottom", "ГГц")
p_line.setLabel("bottom", "X")
p_line.setLabel("left", "Y")
ch_text = pg.TextItem("", anchor=(1, 1))
ch_text.setZValue(10)
@ -1203,7 +1203,7 @@ def run_pyqtgraph(args):
p_img.getAxis("bottom").setStyle(showValues=False)
except Exception:
pass
p_img.setLabel("left", "ГГц")
p_img.setLabel("left", "X (0 снизу)")
img = pg.ImageItem()
p_img.addItem(img)
@ -1211,8 +1211,8 @@ def run_pyqtgraph(args):
p_fft = win.addPlot(row=1, col=0, title="FFT")
p_fft.showGrid(x=True, y=True, alpha=0.3)
curve_fft = p_fft.plot(pen=pg.mkPen((255, 120, 80), width=1))
p_fft.setLabel("bottom", "Время")
p_fft.setLabel("left", "дБ")
p_fft.setLabel("bottom", "Бин")
p_fft.setLabel("left", "Амплитуда, дБ")
# Водопад спектров (справа-снизу)
p_spec = win.addPlot(row=1, col=1, title="B-scan (дБ)")
@ -1293,15 +1293,14 @@ def run_pyqtgraph(args):
if ring is not None:
return
width = WF_WIDTH
x_shared = np.linspace(3.3, 14.3, width, dtype=np.float32)
x_shared = np.arange(width, dtype=np.int32)
ring = np.full((max_sweeps, width), np.nan, dtype=np.float32)
ring_time = np.full((max_sweeps,), np.nan, dtype=np.float64)
head = 0
# Водопад: время по оси X, X по оси Y (ось Y: 3.3..14.3 ГГц)
# Водопад: время по оси X, X по оси Y
img.setImage(ring.T, autoLevels=False)
img.setRect(0, 3.3, max_sweeps, 14.3 - 3.3)
p_img.setRange(xRange=(0, max_sweeps - 1), yRange=(3.3, 14.3), padding=0)
p_line.setXRange(3.3, 14.3, padding=0)
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: 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.T, autoLevels=False)
@ -1361,7 +1360,7 @@ def run_pyqtgraph(args):
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.ifft(fft_in)
spec = np.fft.rfft(fft_in)
mag = np.abs(spec).astype(np.float32)
fft_row = 20.0 * np.log10(mag + 1e-9)
if fft_row.shape[0] != bins:
@ -1447,14 +1446,13 @@ def run_pyqtgraph(args):
seg = np.nan_to_num(sweep_for_fft[: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.ifft(fft_in)
spec = np.fft.rfft(fft_in)
mag = np.abs(spec).astype(np.float32)
fft_vals = 20.0 * np.log10(mag + 1e-9)
xs_fft = freq_shared
if fft_vals.size > xs_fft.size:
fft_vals = fft_vals[: xs_fft.size]
curve_fft.setData(xs_fft[: fft_vals.size], fft_vals)
p_fft.setXRange(0, max(1, xs_fft.size - 1) * 1.5, padding=0)
p_fft.setYRange(float(np.nanmin(fft_vals)), float(np.nanmax(fft_vals)), padding=0)
if changed and ring is not None: