#!/usr/bin/env python3
"""
Реалтайм-плоттер для свипов из виртуального COM-порта.

Формат строк:
  - "Sweep_start" — начало нового свипа (предыдущий считается завершённым)
  - "s X Y" — точка (индекс X, значение Y), все целые со знаком

Отрисовываются два графика:
  - Левый: последний полученный свип (Y vs X)
  - Правый: водопад (последние N свипов во времени)

Оптимизации для скорости:
  - Парсинг и чтение в фоновой нити
  - Анимация с обновлением только данных (без лишнего пересоздания фигур)
  - Кольцевой буфер под водопад с фиксированным числом свипов

Зависимости: matplotlib, numpy. PySerial опционален — при его отсутствии
используется сырой доступ к TTY через termios.
"""

import argparse
import io
import os
import sys
import threading
import time
from collections import deque
from queue import Queue, Empty, Full
from typing import Any, Dict, Mapping, Optional, Tuple, Union

import numpy as np

WF_WIDTH = 1000  # максимальное число точек в ряду водопада
FFT_LEN = 1024   # длина БПФ для спектра/водопада спектров
# Порог для инверсии сырых данных: если среднее значение свипа ниже порога —
# считаем, что сигнал «меньше нуля» и домножаем свип на -1
DATA_INVERSION_THRASHOLD = 10.0

Number = Union[int, float]
SweepInfo = Dict[str, Number]
SweepPacket = Tuple[np.ndarray, SweepInfo]


def _format_status_kv(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"
        # Достаточно компактно для статус-строки.
        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)


def _parse_spec_clip(spec: Optional[str]) -> Optional[Tuple[float, float]]:
    """Разобрать строку вида "low,high" процентов для контрастного отображения водопада спектров.

    Возвращает пару (low, high) или None для отключения. Допустимы значения 0..100, low < high.
    Ключевые слова отключения: "off", "none", "no".
    """
    if not spec:
        return None
    s = str(spec).strip().lower()
    if s in ("off", "none", "no"):
        return None
    try:
        p0, p1 = s.replace(";", ",").split(",")
        low = float(p0)
        high = float(p1)
        if not (0.0 <= low < high <= 100.0):
            return None
        return (low, high)
    except Exception:
        return None


def try_open_pyserial(path: str, baud: int, timeout: float):
    try:
        import serial  # type: ignore
    except Exception:
        return None
    try:
        ser = serial.Serial(path, baudrate=baud, timeout=timeout)
        # ВРЕМЕННО ОТКЛЮЧЕН: hardware flow control для проверки
        # ser.rtscts = True
        # Увеличиваем буфер приема ядра до 64KB
        try:
            ser.set_buffer_size(rx_size=65536, tx_size=4096)
        except (AttributeError, NotImplementedError):
            # Не все платформы/версии pyserial поддерживают set_buffer_size
            pass
        return ser
    except Exception:
        return None


class FDReader:
    """Простой враппер чтения строк из файлового дескриптора TTY."""

    def __init__(self, fd: int):
        # Отдельно буферизуем для корректной readline()
        self._fd = fd
        raw = os.fdopen(fd, "rb", closefd=False)
        self._file = raw
        # Увеличен размер буфера до 256KB для предотвращения потерь
        self._buf = io.BufferedReader(raw, buffer_size=262144)

    def fileno(self) -> int:
        return self._fd

    def readline(self) -> bytes:
        return self._buf.readline()

    def close(self):
        try:
            self._buf.close()
        except Exception:
            pass


def open_raw_tty(path: str, baud: int) -> Optional[FDReader]:
    """Открыть TTY без pyserial и настроить порт через termios.

    Возвращает FDReader или None при ошибке.
    """
    try:
        import termios
        import tty
    except Exception:
        return None

    try:
        fd = os.open(path, os.O_RDONLY | os.O_NOCTTY)
    except Exception:
        return None

    try:
        attrs = termios.tcgetattr(fd)
        # Установим «сырое» состояние
        tty.setraw(fd)

        # Скорость
        baud_map = {
            9600: termios.B9600,
            19200: termios.B19200,
            38400: termios.B38400,
            57600: termios.B57600,
            115200: termios.B115200,
            230400: getattr(termios, "B230400", None),
            460800: getattr(termios, "B460800", None),
        }
        b = baud_map.get(baud) or termios.B115200

        attrs[4] = b  # ispeed
        attrs[5] = b  # ospeed

        # VMIN=1, VTIME=0 — блокирующее чтение по байту
        cc = attrs[6]
        cc[termios.VMIN] = 1
        cc[termios.VTIME] = 0
        attrs[6] = cc

        termios.tcsetattr(fd, termios.TCSANOW, attrs)
    except Exception:
        try:
            os.close(fd)
        except Exception:
            pass
        return None

    return FDReader(fd)


class SerialLineSource:
    """Единый интерфейс для чтения строк из порта (pyserial или raw TTY)."""

    def __init__(self, path: str, baud: int, timeout: float = 1.0):
        self._pyserial = try_open_pyserial(path, baud, timeout)
        self._fdreader = None
        self._using = "pyserial" if self._pyserial is not None else "raw"
        if self._pyserial is None:
            self._fdreader = open_raw_tty(path, baud)
            if self._fdreader is None:
                msg = f"Не удалось открыть порт '{path}' (pyserial и raw TTY не сработали)"
                if sys.platform.startswith("win"):
                    msg += ". На Windows нужен pyserial: pip install pyserial"
                raise RuntimeError(msg)

    def readline(self) -> bytes:
        if self._pyserial is not None:
            try:
                return self._pyserial.readline()
            except Exception:
                return b""
        else:
            try:
                return self._fdreader.readline()  # type: ignore[union-attr]
            except Exception:
                return b""

    def close(self):
        try:
            if self._pyserial is not None:
                self._pyserial.close()
            elif self._fdreader is not None:
                self._fdreader.close()
        except Exception:
            pass


class SerialChunkReader:
    """Быстрое неблокирующее чтение чанков из serial/raw TTY для максимального дренажа буфера."""

    def __init__(self, src: SerialLineSource, error_counter: Optional[list] = None):
        self._src = src
        self._ser = src._pyserial
        self._fd: Optional[int] = None
        self._error_counter = error_counter  # Список с 1 элементом для передачи по ссылке
        if self._ser is not None:
            # Неблокирующий режим для быстрой откачки
            try:
                self._ser.timeout = 0
            except Exception:
                pass
        else:
            try:
                self._fd = src._fdreader.fileno()  # type: ignore[union-attr]
                try:
                    os.set_blocking(self._fd, False)
                except Exception:
                    pass
            except Exception:
                self._fd = None

    def read_available(self) -> bytes:
        """Вернёт доступные байты (b"" если данных нет)."""
        if self._ser is not None:
            try:
                n = int(getattr(self._ser, "in_waiting", 0))
            except Exception:
                if self._error_counter:
                    self._error_counter[0] += 1
                n = 0
            if n > 0:
                try:
                    return self._ser.read(n)
                except Exception:
                    if self._error_counter:
                        self._error_counter[0] += 1
                    return b""
            return b""
        if self._fd is None:
            return b""
        out = bytearray()
        while True:
            try:
                chunk = os.read(self._fd, 65536)
                if not chunk:
                    break
                out += chunk
                if len(chunk) < 65536:
                    break
            except BlockingIOError:
                break
            except Exception:
                if self._error_counter:
                    self._error_counter[0] += 1
                break
        return bytes(out)


class SweepReader(threading.Thread):
    """Фоновый поток: читает строки, формирует завершённые свипы и кладёт в очередь."""

    def __init__(
        self,
        port_path: str,
        baud: int,
        out_queue: Queue[SweepPacket],
        stop_event: threading.Event,
        fancy: bool = False,
    ):
        super().__init__(daemon=True)
        self._port_path = port_path
        self._baud = baud
        self._q = out_queue
        self._stop = stop_event
        self._src: Optional[SerialLineSource] = None
        self._fancy = bool(fancy)
        self._max_width: int = 0
        self._sweep_idx: int = 0
        self._last_sweep_ts: Optional[float] = None
        self._n_valid_hist = deque()
        # Счетчик потерь данных (выброшенных свипов из-за переполнения очереди)
        self._dropped_sweeps: int = 0
        # Диагностика потери точек внутри свипа
        self._total_lines_received: int = 0  # Всего принято строк с данными
        self._total_parse_errors: int = 0    # Ошибок парсинга строк
        self._total_empty_lines: int = 0      # Пустых строк
        self._max_buf_size: int = 0           # Максимальный размер буфера парсинга
        self._read_errors: int = 0            # Ошибок чтения из порта
        self._last_diag_time: float = 0.0    # Время последнего вывода диагностики

    def _finalize_current(self, xs, ys):
        if not xs:
            return
        max_x = max(xs)
        width = max_x + 1
        self._max_width = max(self._max_width, width)
        target_width = self._max_width if self._fancy else width
        # Быстрый векторизованный путь
        sweep = np.full((target_width,), np.nan, dtype=np.float32)
        try:
            idx = np.asarray(xs, dtype=np.int64)
            vals = np.asarray(ys, dtype=np.float32)
            sweep[idx] = vals
        except Exception:
            # Запасной путь
            for x, y in zip(xs, ys):
                if 0 <= x < target_width:
                    sweep[x] = float(y)
        # Метрики валидных точек до заполнения пропусков
        finite_pre = np.isfinite(sweep)
        n_valid_cur = int(np.count_nonzero(finite_pre))

        # Дополнительная обработка пропусков: при --fancy заполняем внутренние разрывы, края и дотягиваем до максимальной длины
        if self._fancy:
            try:
                known = ~np.isnan(sweep)
                if np.any(known):
                    known_idx = np.nonzero(known)[0]
                    # Для каждой пары соседних известных индексов заполним промежуток средним значением
                    for i0, i1 in zip(known_idx[:-1], known_idx[1:]):
                        if i1 - i0 > 1:
                            avg = (sweep[i0] + sweep[i1]) * 0.5
                            sweep[i0 + 1 : i1] = avg
                    first_idx = int(known_idx[0])
                    last_idx = int(known_idx[-1])
                    if first_idx > 0:
                        sweep[:first_idx] = sweep[first_idx]
                    if last_idx < sweep.size - 1:
                        sweep[last_idx + 1 :] = sweep[last_idx]
            except Exception:
                # В случае ошибки просто оставляем как есть
                pass
        # Инверсия данных при «отрицательном» уровне (среднее ниже порога)
        try:
            m = float(np.nanmean(sweep))
            if np.isfinite(m) and m < DATA_INVERSION_THRASHOLD:
                sweep *= -1.0
        except Exception:
            pass
        sweep -= float(np.nanmean(sweep))

        # Метрики для статусной строки (вид словаря: переменная -> значение)
        self._sweep_idx += 1
        now = time.time()
        if self._last_sweep_ts is None:
            dt_ms = float("nan")
        else:
            dt_ms = (now - self._last_sweep_ts) * 1000.0
        self._last_sweep_ts = now
        self._n_valid_hist.append((now, n_valid_cur))
        while self._n_valid_hist and (now - self._n_valid_hist[0][0]) > 1.0:
            self._n_valid_hist.popleft()
        if self._n_valid_hist:
            n_valid = float(sum(v for _t, v in self._n_valid_hist) / len(self._n_valid_hist))
        else:
            n_valid = float(n_valid_cur)

        if n_valid_cur > 0:
            vmin = float(np.nanmin(sweep))
            vmax = float(np.nanmax(sweep))
            mean = float(np.nanmean(sweep))
            std = float(np.nanstd(sweep))
        else:
            vmin = vmax = mean = std = float("nan")
        info: SweepInfo = {
            "sweep": self._sweep_idx,
            "n_valid": n_valid,
            "min": vmin,
            "max": vmax,
            "mean": mean,
            "std": std,
            "dt_ms": dt_ms,
            "dropped": self._dropped_sweeps,
            "lines": self._total_lines_received,
            "parse_err": self._total_parse_errors,
            "read_err": self._read_errors,
            "max_buf": self._max_buf_size,
        }

        # Периодический вывод детальной диагностики в stderr (каждые 10 секунд)
        now = time.time()
        if now - self._last_diag_time > 10.0:
            self._last_diag_time = now
            sys.stderr.write(
                f"[DIAG] sweep={self._sweep_idx} n_valid={n_valid:.1f} "
                f"lines={self._total_lines_received} parse_err={self._total_parse_errors} "
                f"read_err={self._read_errors} max_buf={self._max_buf_size} "
                f"dropped={self._dropped_sweeps}\n"
            )
            sys.stderr.flush()

        # Кладём готовый свип (если очередь полна — выбрасываем самый старый)
        try:
            self._q.put_nowait((sweep, info))
        except Full:
            # Счетчик потерь для диагностики
            self._dropped_sweeps += 1
            try:
                _ = self._q.get_nowait()
            except Exception:
                pass
            try:
                self._q.put_nowait((sweep, info))
            except Exception:
                pass

    def run(self):
        # Состояние текущего свипа
        xs: list[int] = []
        ys: list[int] = []

        try:
            self._src = SerialLineSource(self._port_path, self._baud, timeout=1.0)
            sys.stderr.write(f"[info] Открыл порт {self._port_path} ({self._src._using})\n")
        except Exception as e:
            sys.stderr.write(f"[error] {e}\n")
            return

        try:
            # Быстрый неблокирующий дренаж порта с разбором по байтам
            # Передаем счетчик ошибок чтения как список для изменения по ссылке
            error_counter = [0]
            chunk_reader = SerialChunkReader(self._src, error_counter)
            buf = bytearray()
            while not self._stop.is_set():
                data = chunk_reader.read_available()
                # Обновляем счетчик ошибок чтения
                self._read_errors = error_counter[0]
                if data:
                    buf += data
                    # Отслеживаем максимальный размер буфера парсинга
                    if len(buf) > self._max_buf_size:
                        self._max_buf_size = len(buf)
                else:
                    # Короткая уступка CPU, если нет новых данных (уменьшена до 0.1ms)
                    time.sleep(0.0001)
                    continue

                # Обрабатываем все полные строки
                while True:
                    nl = buf.find(b"\n")
                    if nl == -1:
                        break
                    line = bytes(buf[:nl])
                    del buf[: nl + 1]
                    if line.endswith(b"\r"):
                        line = line[:-1]
                    if not line:
                        self._total_empty_lines += 1
                        continue

                    if line.startswith(b"Sweep_start"):
                        self._finalize_current(xs, ys)
                        xs.clear()
                        ys.clear()
                        continue

                    # s X Y (оба целые со знаком). Разделяем по любым пробелам/табам.
                    if len(line) >= 3:
                        parts = line.split()
                        if len(parts) >= 3 and parts[0].lower() == b"s":
                            try:
                                x = int(parts[1], 10)
                                y = int(parts[2], 10)  # поддержка знака: "+…" и "-…"
                            except Exception:
                                self._total_parse_errors += 1
                                continue
                            xs.append(x)
                            ys.append(y)
                            self._total_lines_received += 1
                        else:
                            # Строка не в формате "s X Y"
                            self._total_parse_errors += 1
                    else:
                        # Строка слишком короткая
                        self._total_parse_errors += 1

                # Защита от переполнения буфера при отсутствии переводов строки (снижен порог)
                if len(buf) > 262144:
                    del buf[:-131072]
        finally:
            try:
                # Завершаем оставшийся свип
                self._finalize_current(xs, ys)
            except Exception:
                pass
            try:
                if self._src is not None:
                    self._src.close()
            except Exception:
                pass


def apply_temporal_unwrap(
    current_phase: np.ndarray,
    prev_phase: Optional[np.ndarray],
    phase_offset: Optional[np.ndarray],
) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]:
    """Применяет phase unwrapping по времени (между последовательными свипами).

    Args:
        current_phase: Текущая фаза (обёрнутая в [-π, π]) для всех бинов
        prev_phase: Предыдущая фаза (обёрнутая), может быть None при первом вызове
        phase_offset: Накопленные смещения для каждого бина, может быть None

    Returns:
        (unwrapped_phase, new_prev_phase, new_phase_offset)
        unwrapped_phase - развёрнутая фаза
        new_prev_phase - обновлённая предыдущая фаза (для следующего вызова)
        new_phase_offset - обновлённые смещения (для следующего вызова)
    """
    n_bins = current_phase.size

    # Инициализация при первом вызове
    if prev_phase is None:
        prev_phase = np.zeros(n_bins, dtype=np.float32)
    if phase_offset is None:
        phase_offset = np.zeros(n_bins, dtype=np.float32)

    # Вычисляем разницу между текущей и предыдущей фазой
    delta = current_phase - prev_phase

    # Обнаруживаем скачки больше π и корректируем offset
    # Скачок вверх (от π к -π): delta < -π → добавляем +2π к offset
    # Скачок вниз (от -π к π): delta > π → вычитаем -2π из offset
    phase_offset = phase_offset - 2.0 * np.pi * np.round(delta / (2.0 * np.pi))

    # Применяем накопленные смещения
    unwrapped_phase = current_phase + phase_offset

    # Сохраняем текущую фазу как предыдущую для следующего свипа
    new_prev_phase = current_phase.copy()
    new_phase_offset = phase_offset.copy()

    return unwrapped_phase, new_prev_phase, new_phase_offset


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description=(
            "Читает свипы из виртуального COM-порта и рисует: "
            "последний свип и водопад (реалтайм)."
        )
    )
    parser.add_argument(
        "port",
        help="Путь к порту, например /dev/ttyACM1 или COM3 (COM10+: \\\\.\\COM10)",
    )
    parser.add_argument("--baud", type=int, default=115200, help="Скорость (по умолчанию 115200)")
    parser.add_argument("--max-sweeps", type=int, default=200, help="Количество видимых свипов в водопаде")
    parser.add_argument("--max-fps", type=float, default=30.0, help="Лимит частоты отрисовки, кадров/с")
    parser.add_argument("--cmap", default="viridis", help="Цветовая карта водопада")
    parser.add_argument(
        "--spec-clip",
        default="2,98",
        help=(
            "Процентильная обрезка уровней водопада спектров, % (min,max). "
            "Напр. 2,98. 'off' — отключить"
        ),
    )
    parser.add_argument("--title", default="ADC Sweeps", help="Заголовок окна")
    parser.add_argument(
        "--fancy",
        action="store_true",
        help="Заполнять выпавшие точки средними значениями между соседними",
    )
    parser.add_argument(
        "--ylim",
        type=str,
        default=None,
        help="Фиксированные Y-пределы для кривой формата min,max (например -1000,1000). По умолчанию авто",
    )
    parser.add_argument(
        "--backend",
        choices=["auto", "pg", "mpl"],
        default="auto",
        help="Графический бэкенд: pyqtgraph (pg) — быстрее; matplotlib (mpl) — совместимый. По умолчанию auto",
    )

    args = parser.parse_args()

    # Попробуем быстрый бэкенд (pyqtgraph) при auto/pg
    if args.backend in ("pg"):
        try:
            return run_pyqtgraph(args)
        except Exception as e:
            if args.backend == "pg":
                sys.stderr.write(f"[error] PyQtGraph бэкенд недоступен: {e}\n")
                sys.exit(1)
            # При auto — тихо откатываемся на matplotlib

    try:
        import matplotlib
        import matplotlib.pyplot as plt
        from matplotlib.animation import FuncAnimation
        from matplotlib.widgets import Slider
    except Exception as e:
        sys.stderr.write(f"[error] Нужны matplotlib и ее зависимости: {e}\n")
        sys.exit(1)

    # Очередь завершённых свипов и поток чтения
    q: Queue[SweepPacket] = Queue(maxsize=1000)
    stop_event = threading.Event()
    reader = SweepReader(args.port, args.baud, q, stop_event, fancy=bool(args.fancy))
    reader.start()

    # Графика (3 ряда x 2 колонки = 6 графиков)
    fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(12, 12))
    (ax_line, ax_img), (ax_fft, ax_spec), (ax_phase, ax_phase_wf) = axs
    fig.canvas.manager.set_window_title(args.title) if hasattr(fig.canvas.manager, "set_window_title") else None
    # Увеличим расстояния и оставим место справа под ползунки оси Y B-scan
    fig.subplots_adjust(wspace=0.25, hspace=0.35, left=0.07, right=0.90, top=0.95, bottom=0.05)

    # Состояние для отображения
    current_sweep: Optional[np.ndarray] = None
    current_info: Optional[SweepInfo] = None
    x_shared: Optional[np.ndarray] = None
    width: Optional[int] = None
    max_sweeps = int(max(10, args.max_sweeps))
    ring = None  # type: Optional[np.ndarray]
    ring_time = None  # type: Optional[np.ndarray]
    head = 0
    # Авто-уровни цветовой шкалы водопада сырых данных пересчитываются по видимой области.
    # FFT состояние
    fft_bins = FFT_LEN // 2 + 1
    ring_fft = None  # type: Optional[np.ndarray]
    y_min_fft, y_max_fft = None, None
    freq_shared: Optional[np.ndarray] = None
    # Phase состояние
    ring_phase = None  # type: Optional[np.ndarray]
    prev_phase_per_bin: Optional[np.ndarray] = None
    phase_offset_per_bin: Optional[np.ndarray] = None
    y_min_phase, y_max_phase = None, None
    # Параметры контраста водопада спектров
    spec_clip = _parse_spec_clip(getattr(args, "spec_clip", None))
    # Ползунки управления Y для B-scan и контрастом
    ymin_slider = None
    ymax_slider = None
    contrast_slider = None

    # Статусная строка (внизу окна)
    status_text = fig.text(
        0.01,
        0.01,
        "",
        ha="left",
        va="bottom",
        fontsize=8,
        family="monospace",
    )

    # Линейный график последнего свипа
    line_obj, = ax_line.plot([], [], lw=1)
    ax_line.set_title("Сырые данные", pad=1)
    ax_line.set_xlabel("F")
    ax_line.set_ylabel("")

    # Линейный график спектра текущего свипа
    fft_line_obj, = ax_fft.plot([], [], lw=1)
    ax_fft.set_title("FFT", pad=1)
    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
    # CLI переопределение при необходимости
    if args.ylim:
        try:
            y0, y1 = args.ylim.split(",")
            fixed_ylim = (float(y0), float(y1))
        except Exception:
            sys.stderr.write("[warn] Некорректный формат --ylim, игнорирую. Ожидалось min,max\n")
    if fixed_ylim is not None:
        ax_line.set_ylim(fixed_ylim)

    # Водопад (будет инициализирован при первом свипе)
    img_obj = ax_img.imshow(
        np.zeros((1, 1), dtype=np.float32),
        aspect="auto",
        interpolation="nearest",
        origin="lower",
        cmap=args.cmap,
    )
    ax_img.set_title("Сырые данные", pad=12)
    ax_img.set_xlabel("")
    ax_img.set_ylabel("частота")
    # Не показываем численные значения по времени на водопаде сырых данных
    try:
        ax_img.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
    except Exception:
        pass

    # Водопад спектров
    img_fft_obj = ax_spec.imshow(
        np.zeros((1, 1), dtype=np.float32),
        aspect="auto",
        interpolation="nearest",
        origin="lower",
        cmap=args.cmap,
    )
    ax_spec.set_title("B-scan (дБ)", pad=12)
    ax_spec.set_xlabel("")
    ax_spec.set_ylabel("расстояние")
    # Не показываем численные значения по времени на B-scan
    try:
        ax_spec.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
    except Exception:
        pass

    # График фазы текущего свипа
    phase_line_obj, = ax_phase.plot([], [], lw=1)
    ax_phase.set_title("Фаза спектра", pad=1)
    ax_phase.set_xlabel("Бин")
    ax_phase.set_ylabel("Фаза, радианы")

    # Водопад фазы
    img_phase_obj = ax_phase_wf.imshow(
        np.zeros((1, 1), dtype=np.float32),
        aspect="auto",
        interpolation="nearest",
        origin="lower",
        cmap=args.cmap,
    )
    ax_phase_wf.set_title("Водопад фазы", pad=12)
    ax_phase_wf.set_xlabel("")
    ax_phase_wf.set_ylabel("Бин")
    # Не показываем численные значения по времени
    try:
        ax_phase_wf.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
    except Exception:
        pass
    # Слайдеры для управления осью Y B-scan (мин/макс) и контрастом
    try:
        ax_smin = fig.add_axes([0.92, 0.55, 0.02, 0.35])
        ax_smax = fig.add_axes([0.95, 0.55, 0.02, 0.35])
        ax_sctr = fig.add_axes([0.98, 0.55, 0.02, 0.35])
        ymin_slider = Slider(ax_smin, "Y min", 0, max(1, fft_bins - 1), valinit=0, valstep=1, orientation="vertical")
        ymax_slider = Slider(ax_smax, "Y max", 0, max(1, fft_bins - 1), valinit=max(1, fft_bins - 1), valstep=1, orientation="vertical")
        contrast_slider = Slider(ax_sctr, "Int max", 0, 100, valinit=100, valstep=1, orientation="vertical")

        def _on_ylim_change(_val):
            try:
                y0 = int(min(ymin_slider.val, ymax_slider.val))
                y1 = int(max(ymin_slider.val, ymax_slider.val))
                ax_spec.set_ylim(y0, y1)
                fig.canvas.draw_idle()
            except Exception:
                pass

        ymin_slider.on_changed(_on_ylim_change)
        ymax_slider.on_changed(_on_ylim_change)
        # Контраст влияет на верхнюю границу цветовой шкалы (процент от авто-диапазона)
        contrast_slider.on_changed(lambda _v: fig.canvas.draw_idle())
    except Exception:
        pass

    # Для контроля частоты обновления
    max_fps = max(1.0, float(args.max_fps))
    interval_ms = int(1000.0 / max_fps)
    frames_since_ylim_update = 0

    def ensure_buffer(_w: int):
        nonlocal ring, width, head, x_shared, ring_fft, freq_shared, ring_time
        nonlocal ring_phase, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin
        if ring is not None:
            return
        width = WF_WIDTH
        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, 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(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)
        # Phase буферы: время по X, бин по Y
        ring_phase = np.full((max_sweeps, fft_bins), np.nan, dtype=np.float32)
        prev_phase_per_bin = np.zeros(fft_bins, dtype=np.float32)
        phase_offset_per_bin = np.zeros(fft_bins, dtype=np.float32)
        img_phase_obj.set_data(np.zeros((fft_bins, max_sweeps), dtype=np.float32))
        img_phase_obj.set_extent((0, max_sweeps - 1, 0, fft_bins - 1))
        ax_phase_wf.set_xlim(0, max_sweeps - 1)
        ax_phase_wf.set_ylim(0, max(1, fft_bins - 1))

    def _visible_levels_matplotlib(data: np.ndarray, axis) -> Optional[Tuple[float, float]]:
        """(vmin, vmax) по текущей видимой области imshow (без накопления по времени)."""
        if data.size == 0:
            return None
        ny, nx = data.shape[0], data.shape[1]
        try:
            x0, x1 = axis.get_xlim()
            y0, y1 = axis.get_ylim()
        except Exception:
            x0, x1 = 0.0, float(nx - 1)
            y0, y1 = 0.0, float(ny - 1)
        xmin, xmax = sorted((float(x0), float(x1)))
        ymin, ymax = sorted((float(y0), float(y1)))
        ix0 = max(0, min(nx - 1, int(np.floor(xmin))))
        ix1 = max(0, min(nx - 1, int(np.ceil(xmax))))
        iy0 = max(0, min(ny - 1, int(np.floor(ymin))))
        iy1 = max(0, min(ny - 1, int(np.ceil(ymax))))
        if ix1 < ix0:
            ix1 = ix0
        if iy1 < iy0:
            iy1 = iy0
        sub = data[iy0 : iy1 + 1, ix0 : ix1 + 1]
        finite = np.isfinite(sub)
        if not finite.any():
            return None
        vals = sub[finite]
        vmin = float(np.min(vals))
        vmax = float(np.max(vals))
        if not (np.isfinite(vmin) and np.isfinite(vmax)) or vmin == vmax:
            return None
        return (vmin, vmax)

    def push_sweep(s: np.ndarray):
        nonlocal ring, head, ring_fft, y_min_fft, y_max_fft, ring_time
        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
        # Нормализуем длину до фиксированной ширины
        w = ring.shape[1]
        row = np.full((w,), np.nan, dtype=np.float32)
        take = min(w, s.size)
        row[:take] = s[:take]
        ring[head, :] = row
        if ring_time is not None:
            ring_time[head] = time.time()
        head = (head + 1) % ring.shape[0]
        # FFT строка (дБ) и фаза
        if ring_fft is not None:
            bins = ring_fft.shape[1]
            # Подготовка входа FFT_LEN, замена NaN на 0
            take_fft = min(int(s.size), FFT_LEN)
            if take_fft <= 0:
                fft_row = np.full((bins,), np.nan, dtype=np.float32)
                phase_row = np.full((bins,), np.nan, dtype=np.float32)
            else:
                fft_in = np.zeros((FFT_LEN,), dtype=np.float32)
                seg = s[:take_fft]
                if isinstance(seg, np.ndarray):
                    seg = np.nan_to_num(seg, nan=0.0).astype(np.float32, copy=False)
                else:
                    seg = np.asarray(seg, dtype=np.float32)
                    seg = np.nan_to_num(seg, nan=0.0)
                # Окно Хэннинга
                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)
                if fft_row.shape[0] != bins:
                    # rfft длиной FFT_LEN даёт bins == FFT_LEN//2+1
                    fft_row = fft_row[:bins]

                # Расчет фазы
                phase = np.angle(spec).astype(np.float32)
                if phase.shape[0] > bins:
                    phase = phase[:bins]
                # Unwrapping по частоте (внутри свипа)
                phase_unwrapped_freq = np.unwrap(phase)
                # Unwrapping по времени (между свипами)
                phase_unwrapped_time, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin = apply_temporal_unwrap(
                    phase_unwrapped_freq, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin
                )
                phase_row = phase_unwrapped_time

            ring_fft[(head - 1) % ring_fft.shape[0], :] = fft_row
            # Экстремумы для цветовой шкалы
            fr_min = np.nanmin(fft_row)
            fr_max = np.nanmax(fft_row)
            fr_max = np.nanpercentile(fft_row, 90)
            if y_min_fft is None or (not np.isnan(fr_min) and fr_min < y_min_fft):
                y_min_fft = float(fr_min)
            if y_max_fft is None or (not np.isnan(fr_max) and fr_max > y_max_fft):
                y_max_fft = float(fr_max)

            # Сохраняем фазу в буфер
            if ring_phase is not None:
                ring_phase[(head - 1) % ring_phase.shape[0], :] = phase_row
                # Экстремумы для цветовой шкалы фазы
                ph_min = np.nanmin(phase_row)
                ph_max = np.nanmax(phase_row)
                if y_min_phase is None or (not np.isnan(ph_min) and ph_min < y_min_phase):
                    y_min_phase = float(ph_min)
                if y_max_phase is None or (not np.isnan(ph_max) and ph_max > y_max_phase):
                    y_max_phase = float(ph_max)

    def drain_queue():
        nonlocal current_sweep, current_info
        drained = 0
        while True:
            try:
                s, info = q.get_nowait()
            except Empty:
                break
            drained += 1
            current_sweep = s
            current_info = info
            ensure_buffer(s.size)
            push_sweep(s)
        return drained

    def make_display_ring():
        # 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)
        base = ring if head == 0 else np.roll(ring, -head, axis=0)
        return base.T  # (width, time)

    def make_display_times():
        if ring_time is None:
            return None
        base_t = ring_time if head == 0 else np.roll(ring_time, -head)
        return base_t

    def make_display_ring_fft():
        if ring_fft is None:
            return np.zeros((1, 1), dtype=np.float32)
        base = ring_fft if head == 0 else np.roll(ring_fft, -head, axis=0)
        return base.T  # (bins, time)

    def make_display_ring_phase():
        if ring_phase is None:
            return np.zeros((1, 1), dtype=np.float32)
        base = ring_phase if head == 0 else np.roll(ring_phase, -head, axis=0)
        return base.T  # (bins, time)

    def update(_frame):
        nonlocal frames_since_ylim_update
        changed = drain_queue() > 0

        # Обновление линии последнего свипа
        if current_sweep is not None:
            if x_shared is not None and current_sweep.size <= x_shared.size:
                xs = x_shared[: current_sweep.size]
            else:
                xs = np.arange(current_sweep.size, dtype=np.int32)
            line_obj.set_data(xs, current_sweep)
            # Лимиты по X постоянные под текущую ширину
            ax_line.set_xlim(0, max(1, current_sweep.size - 1))
            # Адаптивные Y-лимиты (если не задан --ylim)
            if fixed_ylim is None:
                y0 = float(np.nanmin(current_sweep))
                y1 = float(np.nanmax(current_sweep))
                if np.isfinite(y0) and np.isfinite(y1):
                    if y0 == y1:
                        pad = max(1.0, abs(y0) * 0.05)
                        y0 -= pad
                        y1 += pad
                    else:
                        pad = 0.05 * (y1 - y0)
                        y0 -= pad
                        y1 += pad
                    ax_line.set_ylim(y0, y1)

            # Обновление спектра и фазы текущего свипа
            take_fft = min(int(current_sweep.size), FFT_LEN)
            if take_fft > 0 and freq_shared is not None:
                fft_in = np.zeros((FFT_LEN,), dtype=np.float32)
                seg = np.nan_to_num(current_sweep[: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_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]
                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))
                    ax_fft.set_ylim(float(np.nanmin(fft_vals)), float(np.nanmax(fft_vals)))

                # Расчет и отображение фазы текущего свипа
                phase = np.angle(spec).astype(np.float32)
                if phase.size > xs_fft.size:
                    phase = phase[: xs_fft.size]
                # Unwrapping по частоте
                phase_unwrapped = np.unwrap(phase)
                phase_line_obj.set_data(xs_fft[: phase_unwrapped.size], phase_unwrapped)
                # Авто-диапазон по Y для фазы
                if np.isfinite(np.nanmin(phase_unwrapped)) and np.isfinite(np.nanmax(phase_unwrapped)):
                    ax_phase.set_xlim(0, max(1, xs_fft.size - 1))
                    ax_phase.set_ylim(float(np.nanmin(phase_unwrapped)), float(np.nanmax(phase_unwrapped)))

        # Обновление водопада
        if changed and ring is not None:
            disp = make_display_ring()
            # Новые данные справа: без реверса
            img_obj.set_data(disp)
            # Подписи времени не обновляем динамически (оставляем авто-тики)
            # Авто-уровни: по видимой области (не накапливаем за всё время)
            levels = _visible_levels_matplotlib(disp, ax_img)
            if levels is not None:
                img_obj.set_clim(vmin=levels[0], vmax=levels[1])

        # Обновление водопада спектров
        if changed and ring_fft is not None:
            disp_fft = make_display_ring_fft()
            # Новые данные справа: без реверса
            img_fft_obj.set_data(disp_fft)
            # Подписи времени не обновляем динамически (оставляем авто-тики)
            # Автодиапазон по среднему спектру за видимый интервал (как в хорошей версии)
            try:
                # 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:
                vmin_v = vmax_v = None
            # Если средние не дают валидный диапазон — используем процентильную обрезку (если задана)
            if (vmin_v is None or not np.isfinite(vmin_v)) or (vmax_v is None or not np.isfinite(vmax_v)) or vmin_v == vmax_v:
                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]))
                    except Exception:
                        vmin_v = vmax_v = None
            # Фолбэк к отслеживаемым минимум/максимумам
            if (vmin_v is None or not np.isfinite(vmin_v)) or (vmax_v is None or not np.isfinite(vmax_v)) or vmin_v == vmax_v:
                if y_min_fft is not None and y_max_fft is not None and np.isfinite(y_min_fft) and np.isfinite(y_max_fft) and y_min_fft != y_max_fft:
                    vmin_v, vmax_v = y_min_fft, y_max_fft
            if vmin_v is not None and vmax_v is not None and vmin_v != vmax_v:
                # Применим скалирование контрастом (верхняя граница)
                try:
                    c = float(contrast_slider.val) / 100.0 if contrast_slider is not None else 1.0
                except Exception:
                    c = 1.0
                vmax_eff = vmin_v + c * (vmax_v - vmin_v)
                img_fft_obj.set_clim(vmin=vmin_v, vmax=vmax_eff)

        # Обновление водопада фазы
        if changed and ring_phase is not None:
            disp_phase = make_display_ring_phase()
            img_phase_obj.set_data(disp_phase)
            # Автодиапазон для фазы
            try:
                mean_phase = np.nanmean(disp_phase, axis=1)
                vmin_p = float(np.nanmin(mean_phase))
                vmax_p = float(np.nanmax(mean_phase))
            except Exception:
                vmin_p = vmax_p = None
            # Фолбэк к отслеживаемым минимум/максимумам
            if (vmin_p is None or not np.isfinite(vmin_p)) or (vmax_p is None or not np.isfinite(vmax_p)) or vmin_p == vmax_p:
                if y_min_phase is not None and y_max_phase is not None and np.isfinite(y_min_phase) and np.isfinite(y_max_phase) and y_min_phase != y_max_phase:
                    vmin_p, vmax_p = y_min_phase, y_max_phase
            if vmin_p is not None and vmax_p is not None and vmin_p != vmax_p:
                img_phase_obj.set_clim(vmin=vmin_p, vmax=vmax_p)

        if changed and current_info:
            status_text.set_text(_format_status_kv(current_info))

        # Возвращаем обновлённые артисты
        return (line_obj, img_obj, fft_line_obj, img_fft_obj, phase_line_obj, img_phase_obj, status_text)

    ani = FuncAnimation(fig, update, interval=interval_ms, blit=False)

    plt.show()
    # Нормальное завершение при закрытии окна
    stop_event.set()
    reader.join(timeout=1.0)


def run_pyqtgraph(args):
    """Быстрый GUI на PyQtGraph. Требует pyqtgraph и PyQt5/PySide6."""
    try:
        import pyqtgraph as pg
        from PyQt5 import QtCore, QtWidgets  # noqa: F401
    except Exception:
        # Возможно установлена PySide6
        try:
            import pyqtgraph as pg
            from PySide6 import QtCore, QtWidgets  # noqa: F401
        except Exception as e:
            raise RuntimeError(
                "pyqtgraph/PyQt5(Pyside6) не найдены. Установите: pip install pyqtgraph PyQt5"
            ) from e

    # Очередь завершённых свипов и поток чтения
    q: Queue[SweepPacket] = Queue(maxsize=1000)
    stop_event = threading.Event()
    reader = SweepReader(args.port, args.baud, q, stop_event, fancy=bool(args.fancy))
    reader.start()

    # Настройки скорости
    max_sweeps = int(max(10, args.max_sweeps))
    max_fps = max(1.0, float(args.max_fps))
    interval_ms = int(1000.0 / max_fps)

    # PyQtGraph настройки
    pg.setConfigOptions(useOpenGL=True, antialias=False)
    app = pg.mkQApp(args.title)
    win = pg.GraphicsLayoutWidget(show=True, title=args.title)
    win.resize(1200, 900)

    # Плот последнего свипа (слева-сверху)
    p_line = win.addPlot(row=0, col=0, title="Сырые данные")
    p_line.showGrid(x=True, y=True, alpha=0.3)
    curve = p_line.plot(pen=pg.mkPen((80, 120, 255), width=1))
    p_line.setLabel("bottom", "X")
    p_line.setLabel("left", "Y")

    # Водопад (справа-сверху)
    p_img = win.addPlot(row=0, col=1, title="Сырые данные водопад")
    p_img.invertY(False)
    p_img.showGrid(x=False, y=False)
    p_img.setLabel("bottom", "Время, с (новое справа)")
    try:
        p_img.getAxis("bottom").setStyle(showValues=False)
    except Exception:
        pass
    p_img.setLabel("left", "X (0 снизу)")
    img = pg.ImageItem()
    p_img.addItem(img)

    # FFT (слева-средний ряд)
    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", "Бин")
    p_fft.setLabel("left", "Амплитуда, дБ")

    # Водопад спектров (справа-средний ряд)
    p_spec = win.addPlot(row=1, col=1, title="B-scan (дБ)")
    p_spec.invertY(True)
    p_spec.showGrid(x=False, y=False)
    p_spec.setLabel("bottom", "Время, с (новое справа)")
    try:
        p_spec.getAxis("bottom").setStyle(showValues=False)
    except Exception:
        pass
    p_spec.setLabel("left", "Бин (0 снизу)")
    img_fft = pg.ImageItem()
    p_spec.addItem(img_fft)

    # График фазы (слева-снизу)
    p_phase = win.addPlot(row=2, col=0, title="Фаза спектра")
    p_phase.showGrid(x=True, y=True, alpha=0.3)
    curve_phase = p_phase.plot(pen=pg.mkPen((120, 255, 80), width=1))
    p_phase.setLabel("bottom", "Бин")
    p_phase.setLabel("left", "Фаза, радианы")

    # Водопад фазы (справа-снизу)
    p_phase_wf = win.addPlot(row=2, col=1, title="Водопад фазы")
    p_phase_wf.invertY(True)
    p_phase_wf.showGrid(x=False, y=False)
    p_phase_wf.setLabel("bottom", "Время, с (новое справа)")
    try:
        p_phase_wf.getAxis("bottom").setStyle(showValues=False)
    except Exception:
        pass
    p_phase_wf.setLabel("left", "Бин (0 снизу)")
    img_phase = pg.ImageItem()
    p_phase_wf.addItem(img_phase)

    # Статусная строка (внизу окна)
    status = pg.LabelItem(justify="left")
    win.addItem(status, row=3, col=0, colspan=2)

    # Состояние
    ring: Optional[np.ndarray] = None
    head = 0
    width: Optional[int] = None
    x_shared: Optional[np.ndarray] = None
    current_sweep: Optional[np.ndarray] = None
    current_info: Optional[SweepInfo] = None
    # Авто-уровни цветовой шкалы водопада сырых данных пересчитываются по видимой области.
    # Для спектров
    fft_bins = FFT_LEN // 2 + 1
    ring_fft: Optional[np.ndarray] = None
    freq_shared: Optional[np.ndarray] = None
    y_min_fft, y_max_fft = None, None
    # Phase состояние
    ring_phase: Optional[np.ndarray] = None
    prev_phase_per_bin: Optional[np.ndarray] = None
    phase_offset_per_bin: Optional[np.ndarray] = None
    y_min_phase, y_max_phase = None, None
    # Параметры контраста водопада спектров (процентильная обрезка)
    spec_clip = _parse_spec_clip(getattr(args, "spec_clip", None))
    # Диапазон по Y: авто по умолчанию (поддерживает отрицательные значения)
    fixed_ylim: Optional[Tuple[float, float]] = None
    if args.ylim:
        try:
            y0, y1 = args.ylim.split(",")
            fixed_ylim = (float(y0), float(y1))
        except Exception:
            pass
    if fixed_ylim is not None:
        p_line.setYRange(fixed_ylim[0], fixed_ylim[1], padding=0)

    def ensure_buffer(_w: int):
        nonlocal ring, head, width, x_shared, ring_fft, freq_shared
        nonlocal ring_phase, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin
        if ring is not None:
            return
        width = WF_WIDTH
        x_shared = np.arange(width, dtype=np.int32)
        ring = np.full((max_sweeps, width), np.nan, dtype=np.float32)
        head = 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: 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)
        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)
        # Phase: время по оси X, бин по оси Y
        ring_phase = np.full((max_sweeps, fft_bins), np.nan, dtype=np.float32)
        prev_phase_per_bin = np.zeros(fft_bins, dtype=np.float32)
        phase_offset_per_bin = np.zeros(fft_bins, dtype=np.float32)
        img_phase.setImage(ring_phase.T, autoLevels=False)
        p_phase_wf.setRange(xRange=(0, max_sweeps - 1), yRange=(0, max(1, fft_bins - 1)), padding=0)
        p_phase.setXRange(0, max(1, fft_bins - 1), padding=0)

    def _visible_levels_pyqtgraph(data: np.ndarray) -> Optional[Tuple[float, float]]:
        """(vmin, vmax) по текущей видимой области ImageItem (без накопления по времени)."""
        if data.size == 0:
            return None
        ny, nx = data.shape[0], data.shape[1]
        try:
            (x0, x1), (y0, y1) = p_img.viewRange()
        except Exception:
            x0, x1 = 0.0, float(nx - 1)
            y0, y1 = 0.0, float(ny - 1)
        xmin, xmax = sorted((float(x0), float(x1)))
        ymin, ymax = sorted((float(y0), float(y1)))
        ix0 = max(0, min(nx - 1, int(np.floor(xmin))))
        ix1 = max(0, min(nx - 1, int(np.ceil(xmax))))
        iy0 = max(0, min(ny - 1, int(np.floor(ymin))))
        iy1 = max(0, min(ny - 1, int(np.ceil(ymax))))
        if ix1 < ix0:
            ix1 = ix0
        if iy1 < iy0:
            iy1 = iy0
        sub = data[iy0 : iy1 + 1, ix0 : ix1 + 1]
        finite = np.isfinite(sub)
        if not finite.any():
            return None
        vals = sub[finite]
        vmin = float(np.min(vals))
        vmax = float(np.max(vals))
        if not (np.isfinite(vmin) and np.isfinite(vmax)) or vmin == vmax:
            return None
        return (vmin, vmax)

    def push_sweep(s: np.ndarray):
        nonlocal ring, head, ring_fft, y_min_fft, y_max_fft
        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
        w = ring.shape[1]
        row = np.full((w,), np.nan, dtype=np.float32)
        take = min(w, s.size)
        row[:take] = s[:take]
        ring[head, :] = row
        head = (head + 1) % ring.shape[0]
        # FFT строка (дБ) и фаза
        if ring_fft is not None:
            bins = ring_fft.shape[1]
            take_fft = min(int(s.size), FFT_LEN)
            if take_fft > 0:
                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)
                if fft_row.shape[0] != bins:
                    fft_row = fft_row[:bins]

                # Расчет фазы
                phase = np.angle(spec).astype(np.float32)
                if phase.shape[0] > bins:
                    phase = phase[:bins]
                # Unwrapping по частоте (внутри свипа)
                phase_unwrapped_freq = np.unwrap(phase)
                # Unwrapping по времени (между свипами)
                phase_unwrapped_time, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin = apply_temporal_unwrap(
                    phase_unwrapped_freq, prev_phase_per_bin, phase_offset_per_bin
                )
                phase_row = phase_unwrapped_time
            else:
                fft_row = np.full((bins,), np.nan, dtype=np.float32)
                phase_row = np.full((bins,), np.nan, dtype=np.float32)

            ring_fft[(head - 1) % ring_fft.shape[0], :] = fft_row
            fr_min = np.nanmin(fft_row)
            fr_max = np.nanmax(fft_row)
            if y_min_fft is None or (not np.isnan(fr_min) and fr_min < y_min_fft):
                y_min_fft = float(fr_min)
            if y_max_fft is None or (not np.isnan(fr_max) and fr_max > y_max_fft):
                y_max_fft = float(fr_max)

            # Сохраняем фазу в буфер
            if ring_phase is not None:
                ring_phase[(head - 1) % ring_phase.shape[0], :] = phase_row
                # Экстремумы для цветовой шкалы фазы
                ph_min = np.nanmin(phase_row)
                ph_max = np.nanmax(phase_row)
                if y_min_phase is None or (not np.isnan(ph_min) and ph_min < y_min_phase):
                    y_min_phase = float(ph_min)
                if y_max_phase is None or (not np.isnan(ph_max) and ph_max > y_max_phase):
                    y_max_phase = float(ph_max)

    def drain_queue():
        nonlocal current_sweep, current_info
        drained = 0
        while True:
            try:
                s, info = q.get_nowait()
            except Empty:
                break
            drained += 1
            current_sweep = s
            current_info = info
            ensure_buffer(s.size)
            push_sweep(s)
        return drained

    # Попытка применить LUT из колормэпа (если доступен)
    try:
        cm_mod = getattr(pg, "colormap", None)
        if cm_mod is not None:
            cm = cm_mod.get(args.cmap)
            img.setLookupTable(cm.getLookupTable(0.0, 1.0, 256))
    except Exception:
        pass

    def update():
        changed = drain_queue() > 0
        if current_sweep is not None and x_shared is not None:
            if current_sweep.size <= x_shared.size:
                xs = x_shared[: current_sweep.size]
            else:
                xs = np.arange(current_sweep.size)
            curve.setData(xs, current_sweep, autoDownsample=True)
            if fixed_ylim is None:
                y0 = float(np.nanmin(current_sweep))
                y1 = float(np.nanmax(current_sweep))
                if np.isfinite(y0) and np.isfinite(y1):
                    margin = 0.05 * max(1.0, (y1 - y0))
                    p_line.setYRange(y0 - margin, y1 + margin, padding=0)

            # Обновим спектр и фазу
            take_fft = min(int(current_sweep.size), FFT_LEN)
            if take_fft > 0 and freq_shared is not None:
                fft_in = np.zeros((FFT_LEN,), dtype=np.float32)
                seg = np.nan_to_num(current_sweep[: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_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.setYRange(float(np.nanmin(fft_vals)), float(np.nanmax(fft_vals)), padding=0)

                # Расчет и отображение фазы текущего свипа
                phase = np.angle(spec).astype(np.float32)
                if phase.size > xs_fft.size:
                    phase = phase[: xs_fft.size]
                # Unwrapping по частоте
                phase_unwrapped = np.unwrap(phase)
                curve_phase.setData(xs_fft[: phase_unwrapped.size], phase_unwrapped)
                p_phase.setYRange(float(np.nanmin(phase_unwrapped)), float(np.nanmax(phase_unwrapped)), padding=0)

        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)
            levels = _visible_levels_pyqtgraph(disp)
            if levels is not None:
                img.setImage(disp, autoLevels=False, levels=levels)
            else:
                img.setImage(disp, autoLevels=False)

        if changed and current_info:
            try:
                status.setText(_format_status_kv(current_info))
            except Exception:
                pass

        if changed and ring_fft is not None:
            disp_fft = ring_fft if head == 0 else np.roll(ring_fft, -head, axis=0)
            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=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:
                    levels = (vmin_v, vmax_v)
            except Exception:
                levels = None
            # Процентильная обрезка как запасной вариант
            if levels is None and 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:
                        levels = (vmin_v, vmax_v)
                except Exception:
                    levels = None
            # Ещё один фолбэк — глобальные накопленные мин/макс
            if levels is None and y_min_fft is not None and y_max_fft is not None and np.isfinite(y_min_fft) and np.isfinite(y_max_fft) and y_min_fft != y_max_fft:
                levels = (y_min_fft, y_max_fft)
            if levels is not None:
                img_fft.setImage(disp_fft, autoLevels=False, levels=levels)
            else:
                img_fft.setImage(disp_fft, autoLevels=False)

        # Обновление водопада фазы
        if changed and ring_phase is not None:
            disp_phase = ring_phase if head == 0 else np.roll(ring_phase, -head, axis=0)
            disp_phase = disp_phase.T[:, ::-1]
            # Автодиапазон для фазы
            levels_phase = None
            try:
                mean_phase = np.nanmean(disp_phase, axis=1)
                vmin_p = float(np.nanmin(mean_phase))
                vmax_p = float(np.nanmax(mean_phase))
                if np.isfinite(vmin_p) and np.isfinite(vmax_p) and vmin_p != vmax_p:
                    levels_phase = (vmin_p, vmax_p)
            except Exception:
                levels_phase = None
            # Фолбэк к отслеживаемым минимум/максимумам
            if levels_phase is None and y_min_phase is not None and y_max_phase is not None and np.isfinite(y_min_phase) and np.isfinite(y_max_phase) and y_min_phase != y_max_phase:
                levels_phase = (y_min_phase, y_max_phase)
            if levels_phase is not None:
                img_phase.setImage(disp_phase, autoLevels=False, levels=levels_phase)
            else:
                img_phase.setImage(disp_phase, autoLevels=False)

    timer = pg.QtCore.QTimer()
    timer.timeout.connect(update)
    timer.start(interval_ms)

    def on_quit():
        stop_event.set()
        reader.join(timeout=1.0)

    app.aboutToQuit.connect(on_quit)
    win.show()
    exec_fn = getattr(app, "exec_", None) or getattr(app, "exec", None)
    exec_fn()
    # На случай если aboutToQuit не сработал
    on_quit()


if __name__ == "__main__":
    main()