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

Формат строк:
  - "Sweep_start" — начало нового свипа (предыдущий считается завершённым)
  - "s CH X Y" — точка (номер канала, 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, Any]
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 _normalize_sweep_simple(raw: np.ndarray, calib: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """Простая нормировка: поэлементное деление raw/calib."""
    w = min(raw.size, calib.size)
    if w <= 0:
        return raw
    out = np.full_like(raw, np.nan, dtype=np.float32)
    with np.errstate(divide="ignore", invalid="ignore"):
        out[:w] = raw[:w] / calib[:w]
    out = np.nan_to_num(out, nan=np.nan, posinf=np.nan, neginf=np.nan)
    return out


def _build_calib_envelopes(calib: np.ndarray) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
    """Оценить нижнюю/верхнюю огибающие калибровочной кривой."""
    n = int(calib.size)
    if n <= 0:
        empty = np.zeros((0,), dtype=np.float32)
        return empty, empty

    y = np.asarray(calib, dtype=np.float32)
    finite = np.isfinite(y)
    if not np.any(finite):
        zeros = np.zeros_like(y, dtype=np.float32)
        return zeros, zeros

    if not np.all(finite):
        x = np.arange(n, dtype=np.float32)
        y = y.copy()
        y[~finite] = np.interp(x[~finite], x[finite], y[finite]).astype(np.float32)

    if n < 3:
        return y.copy(), y.copy()

    dy = np.diff(y)
    s = np.sign(dy).astype(np.int8, copy=False)

    if np.any(s == 0):
        for i in range(1, s.size):
            if s[i] == 0:
                s[i] = s[i - 1]
        for i in range(s.size - 2, -1, -1):
            if s[i] == 0:
                s[i] = s[i + 1]
        s[s == 0] = 1

    max_idx = np.where((s[:-1] > 0) & (s[1:] < 0))[0] + 1
    min_idx = np.where((s[:-1] < 0) & (s[1:] > 0))[0] + 1

    x = np.arange(n, dtype=np.float32)

    def _interp_nodes(nodes: np.ndarray) -> np.ndarray:
        if nodes.size == 0:
            idx = np.array([0, n - 1], dtype=np.int64)
        else:
            idx = np.unique(np.concatenate(([0], nodes, [n - 1]))).astype(np.int64)
        return np.interp(x, idx.astype(np.float32), y[idx]).astype(np.float32)

    upper = _interp_nodes(max_idx)
    lower = _interp_nodes(min_idx)

    swap = lower > upper
    if np.any(swap):
        tmp = upper[swap].copy()
        upper[swap] = lower[swap]
        lower[swap] = tmp

    return lower, upper


def _normalize_sweep_projector(raw: np.ndarray, calib: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """Нормировка через проекцию между огибающими калибровки в диапазон [-1, +1]."""
    w = min(raw.size, calib.size)
    if w <= 0:
        return raw

    out = np.full_like(raw, np.nan, dtype=np.float32)
    raw_seg = np.asarray(raw[:w], dtype=np.float32)
    lower, upper = _build_calib_envelopes(np.asarray(calib[:w], dtype=np.float32))
    span = upper - lower

    finite_span = span[np.isfinite(span) & (span > 0)]
    if finite_span.size > 0:
        eps = max(float(np.median(finite_span)) * 1e-6, 1e-9)
    else:
        eps = 1e-9

    valid = (
        np.isfinite(raw_seg)
        & np.isfinite(lower)
        & np.isfinite(upper)
        & (span > eps)
    )
    if np.any(valid):
        proj = np.empty_like(raw_seg, dtype=np.float32)
        proj[valid] = ((2.0 * (raw_seg[valid] - lower[valid]) / span[valid]) - 1.0) * 1000.0
        proj[valid] = np.clip(proj[valid], -1000.0, 1000.0)
        proj[~valid] = np.nan
        out[:w] = proj

    return out


def _normalize_by_calib(raw: np.ndarray, calib: np.ndarray, norm_type: str) -> np.ndarray:
    """Нормировка свипа по выбранному алгоритму."""
    nt = str(norm_type).strip().lower()
    if nt == "simple":
        return _normalize_sweep_simple(raw, calib)
    return _normalize_sweep_projector(raw, calib)


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)
        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
        self._buf = io.BufferedReader(raw, buffer_size=65536)

    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):
        self._src = src
        self._ser = src._pyserial
        self._fd: Optional[int] = None
        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:
                n = 0
            if n > 0:
                try:
                    return self._ser.read(n)
                except Exception:
                    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:
                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()

    def _finalize_current(self, xs, ys, channels: Optional[set[int]]):
        if not xs:
            return
        ch_list = sorted(channels) if channels else [0]
        ch_primary = ch_list[0] if ch_list else 0
        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
        if len(ch_list) > 1:
            sys.stderr.write(
                f"[warn] Sweep {self._sweep_idx}: изменялся номер канала: {ch_list}\n"
            )
        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,
            "ch": ch_primary,
            "chs": ch_list,
            "n_valid": n_valid,
            "min": vmin,
            "max": vmax,
            "mean": mean,
            "std": std,
            "dt_ms": dt_ms,
        }

        # Кладём готовый свип (если очередь полна — выбрасываем самый старый)
        try:
            self._q.put_nowait((sweep, info))
        except Full:
            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] = []
        cur_channel: Optional[int] = None
        cur_channels: set[int] = set()

        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
            chunk_reader = SerialChunkReader(self._src)
            buf = bytearray()
            while not self._stop.is_set():
                data = chunk_reader.read_available()
                if data:
                    buf += data
                else:
                    # Короткая уступка CPU, если нет новых данных
                    time.sleep(0.0005)
                    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:
                        continue

                    if line.startswith(b"Sweep_start"):
                        self._finalize_current(xs, ys, cur_channels)
                        xs.clear()
                        ys.clear()
                        cur_channel = None
                        cur_channels.clear()
                        continue

                    # sCH X Y  или  s CH X Y  (все 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" or parts[0].lower().startswith(b"s")):
                            try:
                                if parts[0].lower() == b"s":
                                    if len(parts) >= 4:
                                        ch = int(parts[1], 10)
                                        x = int(parts[2], 10)
                                        y = int(parts[3], 10)  # поддержка знака: "+…" и "-…"
                                    else:
                                        ch = 0
                                        x = int(parts[1], 10)
                                        y = int(parts[2], 10)  # поддержка знака: "+…" и "-…"
                                else:
                                    # формат вида "s0"
                                    ch = int(parts[0][1:], 10)
                                    x = int(parts[1], 10)
                                    y = int(parts[2], 10)  # поддержка знака: "+…" и "-…"
                            except Exception:
                                continue
                            if cur_channel is None:
                                cur_channel = ch
                            cur_channels.add(ch)
                            xs.append(x)
                            ys.append(y)

                # Защита от переполнения буфера при отсутствии переводов строки
                if len(buf) > 1_000_000:
                    del buf[:-262144]
        finally:
            try:
                # Завершаем оставшийся свип
                self._finalize_current(xs, ys, cur_channels)
            except Exception:
                pass
            try:
                if self._src is not None:
                    self._src.close()
            except Exception:
                pass


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(
        "--spec-mean-sec",
        type=float,
        default=0.0,
        help=(
            "Вычитание среднего по каждой частоте за последние N секунд "
            "в водопаде спектров (0 — 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",
    )
    parser.add_argument(
        "--norm-type",
        choices=["projector", "simple"],
        default="projector",
        help="Тип нормировки: projector (по огибающим в [-1,+1]) или simple (raw/calib)",
    )

    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, CheckButtons
    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
    fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
    (ax_line, ax_img), (ax_fft, ax_spec) = 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=0.92, bottom=0.08)

    # Состояние для отображения
    current_sweep_raw: Optional[np.ndarray] = None
    current_sweep_norm: Optional[np.ndarray] = None
    last_calib_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
    # Параметры контраста водопада спектров
    spec_clip = _parse_spec_clip(getattr(args, "spec_clip", None))
    spec_mean_sec = float(getattr(args, "spec_mean_sec", 0.0))
    # Ползунки управления Y для B-scan и контрастом
    ymin_slider = None
    ymax_slider = None
    contrast_slider = None
    calib_enabled = False
    norm_type = str(getattr(args, "norm_type", "projector")).strip().lower()
    cb = 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, color="tab:blue")
    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("F")
    ax_line.set_ylabel("")
    channel_text = ax_line.text(
        0.98,
        0.98,
        "",
        transform=ax_line.transAxes,
        ha="right",
        va="top",
        fontsize=9,
        family="monospace",
    )

    # 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

    def _normalize_sweep(raw: np.ndarray, calib: np.ndarray) -> np.ndarray:
        return _normalize_by_calib(raw, calib, norm_type=norm_type)

    def _set_calib_enabled():
        nonlocal calib_enabled, current_sweep_norm
        try:
            calib_enabled = bool(cb.get_status()[0]) if cb is not None else False
        except Exception:
            calib_enabled = False
        if calib_enabled and current_sweep_raw is not None and last_calib_sweep is not None:
            current_sweep_norm = _normalize_sweep(current_sweep_raw, last_calib_sweep)
        else:
            current_sweep_norm = None

    # 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])
        ax_cb = fig.add_axes([0.92, 0.45, 0.08, 0.08])
        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")
        cb = CheckButtons(ax_cb, ["калибровка"], [False])

        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())
        cb.on_clicked(lambda _v: _set_calib_enabled())
    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
        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)

    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
        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)
        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)
            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]
            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)

    def drain_queue():
        nonlocal current_sweep_raw, current_sweep_norm, current_info, last_calib_sweep
        drained = 0
        while True:
            try:
                s, info = q.get_nowait()
            except Empty:
                break
            drained += 1
            current_sweep_raw = s
            current_info = info
            ch = 0
            try:
                ch = int(info.get("ch", 0)) if isinstance(info, dict) else 0
            except Exception:
                ch = 0
            if ch == 0:
                last_calib_sweep = s
                current_sweep_norm = None
                sweep_for_proc = s
            else:
                if calib_enabled and last_calib_sweep is not None:
                    current_sweep_norm = _normalize_sweep(s, last_calib_sweep)
                    sweep_for_proc = current_sweep_norm
                else:
                    current_sweep_norm = None
                    sweep_for_proc = s
            ensure_buffer(s.size)
            push_sweep(sweep_for_proc)
        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 _subtract_recent_mean_fft(disp_fft: np.ndarray) -> np.ndarray:
        """Вычесть среднее по каждой частоте за последние spec_mean_sec секунд."""
        if spec_mean_sec <= 0.0:
            return disp_fft
        disp_times = make_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 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 update(_frame):
        nonlocal frames_since_ylim_update
        changed = drain_queue() > 0

        # Обновление линии последнего свипа
        if current_sweep_raw is not None:
            if x_shared is not None and current_sweep_raw.size <= x_shared.size:
                xs = x_shared[: current_sweep_raw.size]
            else:
                xs = np.arange(current_sweep_raw.size, dtype=np.int32)
            def _norm_to_max(data):
                m = float(np.nanmax(np.abs(data)))
                return data / m if m > 0.0 else data
            line_obj.set_data(xs, _norm_to_max(current_sweep_raw))
            if last_calib_sweep is not None:
                line_calib_obj.set_data(xs[: last_calib_sweep.size], _norm_to_max(last_calib_sweep))
            else:
                line_calib_obj.set_data([], [])
            if current_sweep_norm is not None:
                line_norm_obj.set_data(xs[: current_sweep_norm.size], _norm_to_max(current_sweep_norm))
            else:
                line_norm_obj.set_data([], [])
            # Лимиты по X постоянные под текущую ширину
            ax_line.set_xlim(0, max(1, current_sweep_raw.size - 1))
            # Фиксированные Y-лимиты после нормировки на максимум
            if fixed_ylim is None:
                ax_line.set_ylim(-1.05, 1.05)
            ax_line.set_ylabel("/ max")

            # Обновление спектра текущего свипа
            sweep_for_fft = current_sweep_norm if current_sweep_norm is not None else current_sweep_raw
            take_fft = min(int(sweep_for_fft.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(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.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)))

        # 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()
            disp_fft = _subtract_recent_mean_fft(disp_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)

        if changed and current_info:
            status_text.set_text(_format_status_kv(current_info))
            chs = current_info.get("chs") if isinstance(current_info, dict) else None
            if chs is None:
                chs = current_info.get("ch") if isinstance(current_info, dict) else None
            if chs is None:
                channel_text.set_text("")
            else:
                try:
                    if isinstance(chs, (list, tuple, set)):
                        ch_list = sorted(int(v) for v in chs)
                        ch_text_val = ", ".join(str(v) for v in ch_list)
                    else:
                        ch_text_val = str(int(chs))
                    channel_text.set_text(f"chs {ch_text_val}")
                except Exception:
                    channel_text.set_text(f"chs {chs}")

        # Возвращаем обновлённые артисты
        return (
            line_obj,
            line_calib_obj,
            line_norm_obj,
            img_obj,
            fft_line_obj,
            img_fft_obj,
            status_text,
            channel_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, 600)

    # 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))
    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", "X")
    p_line.setLabel("left", "Y")
    ch_text = pg.TextItem("", anchor=(1, 1))
    ch_text.setZValue(10)
    p_line.addItem(ch_text)

    # 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-снизу)
    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-снизу)
    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)

    # Чекбокс калибровки
    calib_cb = QtWidgets.QCheckBox("калибровка")
    cb_proxy = QtWidgets.QGraphicsProxyWidget()
    cb_proxy.setWidget(calib_cb)
    win.addItem(cb_proxy, row=2, col=1)

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

    # Состояние
    ring: Optional[np.ndarray] = None
    ring_time: Optional[np.ndarray] = None
    head = 0
    width: Optional[int] = None
    x_shared: Optional[np.ndarray] = None
    current_sweep_raw: Optional[np.ndarray] = None
    current_sweep_norm: Optional[np.ndarray] = None
    last_calib_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
    # Параметры контраста водопада спектров (процентильная обрезка)
    spec_clip = _parse_spec_clip(getattr(args, "spec_clip", None))
    spec_mean_sec = float(getattr(args, "spec_mean_sec", 0.0))
    calib_enabled = False
    norm_type = str(getattr(args, "norm_type", "projector")).strip().lower()
    # 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 _normalize_sweep(raw: np.ndarray, calib: np.ndarray) -> np.ndarray:
        return _normalize_by_calib(raw, calib, norm_type=norm_type)

    def _set_calib_enabled():
        nonlocal calib_enabled, current_sweep_norm
        try:
            calib_enabled = bool(calib_cb.isChecked())
        except Exception:
            calib_enabled = False
        if calib_enabled and current_sweep_raw is not None and last_calib_sweep is not None:
            current_sweep_norm = _normalize_sweep(current_sweep_raw, last_calib_sweep)
        else:
            current_sweep_norm = None

    try:
        calib_cb.stateChanged.connect(lambda _v: _set_calib_enabled())
    except Exception:
        pass

    def ensure_buffer(_w: int):
        nonlocal ring, ring_time, head, width, x_shared, ring_fft, freq_shared
        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
        # 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)

    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, ring_time, head, ring_fft, y_min_fft, y_max_fft
        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
        if ring_time is not None:
            ring_time[head] = time.time()
        head = (head + 1) % ring.shape[0]
        # FFT строка (дБ)
        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]
            else:
                fft_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)

    def drain_queue():
        nonlocal current_sweep_raw, current_sweep_norm, current_info, last_calib_sweep
        drained = 0
        while True:
            try:
                s, info = q.get_nowait()
            except Empty:
                break
            drained += 1
            current_sweep_raw = s
            current_info = info
            ch = 0
            try:
                ch = int(info.get("ch", 0)) if isinstance(info, dict) else 0
            except Exception:
                ch = 0
            if ch == 0:
                last_calib_sweep = s
                current_sweep_norm = None
                sweep_for_proc = s
            else:
                if calib_enabled and last_calib_sweep is not None:
                    current_sweep_norm = _normalize_sweep(s, last_calib_sweep)
                    sweep_for_proc = current_sweep_norm
                else:
                    current_sweep_norm = None
                    sweep_for_proc = s
            ensure_buffer(s.size)
            push_sweep(sweep_for_proc)
        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_raw is not None and x_shared is not None:
            if current_sweep_raw.size <= x_shared.size:
                xs = x_shared[: current_sweep_raw.size]
            else:
                xs = np.arange(current_sweep_raw.size)
            def _norm_to_max(data):
                m = float(np.nanmax(np.abs(data)))
                return data / m if m > 0.0 else data
            curve.setData(xs, _norm_to_max(current_sweep_raw), autoDownsample=True)
            if last_calib_sweep is not None:
                curve_calib.setData(xs[: last_calib_sweep.size], _norm_to_max(last_calib_sweep), autoDownsample=True)
            else:
                curve_calib.setData([], [])
            if current_sweep_norm is not None:
                curve_norm.setData(xs[: current_sweep_norm.size], _norm_to_max(current_sweep_norm), autoDownsample=True)
            else:
                curve_norm.setData([], [])
            if fixed_ylim is None:
                p_line.setYRange(-1.05, 1.05, padding=0)
            p_line.setLabel("left", "/ max")

            # Обновим спектр
            sweep_for_fft = current_sweep_norm if current_sweep_norm is not None else current_sweep_raw
            take_fft = min(int(sweep_for_fft.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(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.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)

        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
            try:
                chs = current_info.get("chs") if isinstance(current_info, dict) else None
                if chs is None:
                    chs = current_info.get("ch") if isinstance(current_info, dict) else None
                if chs is None:
                    ch_text.setText("")
                else:
                    if isinstance(chs, (list, tuple, set)):
                        ch_list = sorted(int(v) for v in chs)
                        ch_text_val = ", ".join(str(v) for v in ch_list)
                    else:
                        ch_text_val = str(int(chs))
                    ch_text.setText(f"chs {ch_text_val}")
                (x0, x1), (y0, y1) = p_line.viewRange()
                dx = 0.01 * max(1.0, float(x1 - x0))
                dy = 0.01 * max(1.0, float(y1 - y0))
                ch_text.setPos(float(x1 - dx), float(y1 - dy))
            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]
            if spec_mean_sec > 0.0 and ring_time is not None:
                disp_times = ring_time if head == 0 else np.roll(ring_time, -head)
                disp_times = disp_times[::-1]
                now_t = time.time()
                mask = np.isfinite(disp_times) & (disp_times >= (now_t - spec_mean_sec))
                if np.any(mask):
                    try:
                        mean_spec = np.nanmean(disp_fft[:, mask], axis=1)
                        mean_spec = np.nan_to_num(mean_spec, nan=0.0)
                        disp_fft = disp_fft - mean_spec[:, None]
                    except Exception:
                        pass
            # 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)

    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()