6. Phase osztály¶
A Phase osztály főként az FT kiértékelési módszer miatt jött létre, itt ugyanis nem feltétlen szükséges kikötni, hogy a fázis polinommal közelíthető. A koszinusz-függvény illesztéses módszeren kívül az összes kiértékelési eljárás ezt az osztályt használja. Miután a megfelelő számolásokat elvégeztük az adott módszer attribútumaként elérhetővé válik a phase vagy a GD. Mivel a WFT és SPP módszernél a csoportkésleltetés görbét kapjuk meg, így azokon a GD, míg a Fourier-transzformáción alapuló és a minimum-maximum módszernél a fázist, így ezeken a phase válik elérhetővé. A két görbe megkülönböztetését a GD_mode argumentum szabályozza. Nézzük meg egy generikus példán:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pysprint.core.phase import Phase
Ehhez itt egy tetszőleges polinomot használok:
x = np.linspace(1, 30, 2000)
y = 2 * x ** 3 - 3 * x ** 2 + 45 * x + 3
fazis = Phase(x, y)
fazis.plot()
A fit függvénnyel ráillesztek egy harmadfokú görbét:
fazis.fit(reference_point=0, order=3);
Itt látható, hogy a megadott együtthatókat adta vissza a megfelelő faktoriálissal szorozva.
Ha ugyan ezt GD_mode=True mellett végzem el:
GD = Phase(x, y, GD_mode=True)
GD.fit(reference_point=0, order=4);
Itt megjegyezném, hogy az order kulcsszó minden esetben a keresett diszperzió rendjét és nem feltétlenül az illesztés rendjét jelenti. Ennek köszönhető, hogy a harmadfokú polinomra GD_mode=True mellett az order=4 volt a megfelelő, hiszen ekkor kerül harmadfokú görbe illeszésre. Ezeket könnyen le is kérdezhetjük az order, illetve a dispersion_order argumentumokkal:
print(fazis.order, GD.order)
print(fazis.dispersion_order, GD.dispersion_order)
3 3 3 4
A program illesztés után a kiszámolt együtthatókat elmenti, és a megfelelő kulcsszóval ezek elérhetőek:
fazis.TOD
11.999999999999998
GD.plot()
A hibák az errorplot függvénnyel nézhetők meg, a hibák mint np.ndarray az errors kulcsszóval érhetők el:
GD.errorplot(percent=True)
GD.errors
array([-1.06581410e-13, -1.06581410e-13, -9.94759830e-14, ...,
7.27595761e-12, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00])
A slice, vagyis a kivágás ugyan úgy működik, mint minden kiértékelés esetén:
fazis3 = Phase(x, y)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
fazis3.plot(ax=ax, color="black", label="kivágás előtt")
fazis3.slice(5, 25)
fazis3.plot(ax=ax, color="red", label="kivágás után")
plt.grid()
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend at 0x18ab34a2f88>
Az objektumban tárolt adatok a data függvénnyel érhetők el:
x, y = fazis3.data
print(x, type(x))
print(y, type(y))
[ 5.004002 5.01850925 5.03301651 ... 24.96598299 24.98049025 24.9949975 ] <class 'numpy.ndarray'> [ 403.66076273 406.06328969 408.47722827 ... 30379.17802734 30431.94288131 30484.76956137] <class 'numpy.ndarray'>
Természetesen a hibák nem léteznek addig, amíg nem illesztettünk görbét:
fazis3.errors
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-12-2b3ede9219f4> in <module> ----> 1 fazis3.errors c:\pyt\pysprint\pysprint\core\phase.py in errors(self) 383 if self.fitted_curve is not None: 384 return self.y - self.fitted_curve --> 385 raise ValueError("Must fit a curve before requesting errors.") 386 387 @property ValueError: Must fit a curve before requesting errors.
A Phase osztályban elérhető több simítási algoritmus is. Ebben a példában az alapértelmezett gaussian_filter1d függvényt mutatom be egy zajos adatsoron:
x = np.linspace(1, 10, 1000)
y = np.cos(x) + np.random.normal(0, 0.4, 1000)
zajos = Phase(x, y)
zajos.plot()
zajos.plot(color="red", label="előtte")
zajos.smooth(method="gaussian_filter1d", sigma=25)
zajos.plot(color="blue", label="utána")
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend at 0x18ab36036c8>
Ha az adatsorban van egy olyan rész, amit ki szeretnénk vágni, ahhoz használhatjuk a remove_range(start, stop) függvényt. Az előbbi adatsorból töröljük ki a 4 és 6 közötti részt.
zajos.remove_range(4, 6)
zajos.plot()
