1320 lines
55 KiB
Python
Executable File
1320 lines
55 KiB
Python
Executable File
#!/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, 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)
|
||
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",
|
||
)
|
||
|
||
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
|
||
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: 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
|
||
|
||
# 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("")
|
||
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
|
||
# 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
|
||
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, 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 _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 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 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)))
|
||
|
||
# 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, 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))
|
||
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)
|
||
|
||
# Статусная строка (внизу окна)
|
||
status = pg.LabelItem(justify="left")
|
||
win.addItem(status, row=2, 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: 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))
|
||
# 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, 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, 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
|
||
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)
|
||
|
||
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()
|