163 lines
8.7 KiB
JavaScript
163 lines
8.7 KiB
JavaScript
|
|
|||
|
export function spec_model(spec, tol, color, visible) {
|
|||
|
let result = {}; //результат
|
|||
|
let model = spec.base; //исходный массив точек для построения упрощенной модели спектра
|
|||
|
let imin = 0; //левая граница коридора
|
|||
|
let imax = 0; //правая граница коридора
|
|||
|
for (let i = 0; i < spec.peaks.length; i++) {
|
|||
|
let freq = spec.peaks[i].freq; //получаем значение частоты гармоники из массива обнаруженных гармоник
|
|||
|
let level = spec.peaks[i].level; //получаем значение уровня гармоники из массива обнаруженных гармоник
|
|||
|
imin = Math.round((freq - freq * 0.5 * tol / 100) / spec.resolution);
|
|||
|
imax = Math.round((freq + freq * 0.5 * tol / 100) / spec.resolution);
|
|||
|
if (imax > spec.base.length) { imax = spec.base.length - 1 }; //проверяем выход границы за размер массива
|
|||
|
for (let j = imin; j <= imax; j++) { model[j] = spec.base[j] + level };
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
//формируем результат
|
|||
|
result["name"] = "model_" + spec.name;
|
|||
|
result["resolution"] = spec.resolution;
|
|||
|
result["data"] = model;
|
|||
|
|
|||
|
//отрисовка графика на plot
|
|||
|
if (visible == true) {
|
|||
|
gtl.plot.add(
|
|||
|
{
|
|||
|
color: color,
|
|||
|
name: result.name,
|
|||
|
x: result.resolution,
|
|||
|
y: model
|
|||
|
}
|
|||
|
);
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
return result;
|
|||
|
}; //построение упрощенной модели спектра
|
|||
|
|
|||
|
export function mask(obj) {
|
|||
|
let result = {}; //результат
|
|||
|
let data = obj.src1.data; //массив точек спектра для сравнения с портретом
|
|||
|
let mask = obj.src2.base; //исходный массив точек для построения портрета дефекта
|
|||
|
let harms = obj.harms; //гармоник портрета
|
|||
|
if (obj.freq * harms > obj.src2.frequency) { harms = Math.trunc(obj.src2.frequency / obj.freq) }; //проверяем максимальное кол-во гармоник в портрете
|
|||
|
let df = 0; //отношение ширины фильтра частотному разрешению спектра
|
|||
|
let dl = obj.lvl; //разность уровней гармонической и случайной составляющей вибрации
|
|||
|
if (obj.filter != 0) {
|
|||
|
df = obj.filter.width / obj.src2.resolution;
|
|||
|
dl = 10 * Math.log10((obj.lvl ** 2) * df + 1);
|
|||
|
};
|
|||
|
let k = obj.coef; //коэффициент затухания
|
|||
|
let xmin = 0; //левая граница коридора
|
|||
|
let xmax = 0; //правая граница коридора
|
|||
|
let correlation = 0; //коэффициент корреляции
|
|||
|
|
|||
|
function corr(a, b) {
|
|||
|
let a_sum = 0; //сумма значений массива 1
|
|||
|
let b_sum = 0; //сумма значений массива 2
|
|||
|
let X = 0; //аргумент 1
|
|||
|
let Y = 0; //аргумент 2
|
|||
|
let Z = 0; //аргумент 3
|
|||
|
for (let i = 0; i < a.length; i++) { a_sum += a[i] };
|
|||
|
for (let i = 0; i < b.length; i++) { b_sum += b[i] };
|
|||
|
let a_avg = a_sum / a.length;
|
|||
|
let b_avg = b_sum / b.length;
|
|||
|
|
|||
|
for (let i = 0; i < a.length; i++) {
|
|||
|
X += (a[i] - a_avg) * (b[i] - b_avg);
|
|||
|
Y += (a[i] - a_avg) ** 2;
|
|||
|
Z += (b[i] - b_avg) ** 2;
|
|||
|
};
|
|||
|
//gtl.log.info("Корреляция гармоники:", X / (Math.sqrt(Y) * Math.sqrt(Z)));
|
|||
|
return X / (Math.sqrt(Y) * Math.sqrt(Z));
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
let arr1 = [];
|
|||
|
let arr2 = [];
|
|||
|
switch (obj.type) {
|
|||
|
case 0: //обычный ряд
|
|||
|
for (let i = 1; i <= harms; i++) {
|
|||
|
xmin = Math.round(i * (obj.freq - obj.freq * 0.5 * obj.tol / 100) / obj.src2.resolution); //определяем индекс левой границы коридора
|
|||
|
xmax = Math.round(i * (obj.freq + obj.freq * 0.5 * obj.tol / 100) / obj.src2.resolution); //определяем индекс правой границы коридора
|
|||
|
if (xmax > obj.src2.base.length) { xmax = obj.src2.base.length - 2 }; //проверяем выход границы за размер массива
|
|||
|
for (let j = xmin; j <= xmax; j++) { mask[j] = obj.src2.base[j] + dl }; //записываем значение глубины модуляции для коридора
|
|||
|
dl = dl - (k * dl); //снижаем глубину модуляции с коэффициентом затухания
|
|||
|
|
|||
|
for (let j = xmin - 2; j <= xmax + 2; j++) {
|
|||
|
arr1.push(mask[j]);
|
|||
|
arr2.push(data[j]);
|
|||
|
}; //формируем массивы портретной гармоники и спектра (модели) под портретом
|
|||
|
correlation += corr(arr1, arr2); //рассчитываем корреляцию данных из массивов
|
|||
|
};
|
|||
|
break;
|
|||
|
case 1: //четные составляющие
|
|||
|
for (let i = 1; i <= harms; i++) {
|
|||
|
xmin = Math.round(i * (obj.freq - obj.freq * 0.5 * obj.tol / 100) / obj.src2.resolution); //определяем индекс левой границы коридора
|
|||
|
xmax = Math.round(i * (obj.freq + obj.freq * 0.5 * obj.tol / 100) / obj.src2.resolution); //определяем индекс правой границы коридора
|
|||
|
if (xmax > obj.src2.base.length) { xmax = obj.src2.base.length - 2 }; //проверяем выход границы за размер массива
|
|||
|
if (i % 2 > 0) {
|
|||
|
for (let j = xmin; j <= xmax; j++) { mask[j] = obj.src2.base[j] + k * dl }; //записываем значение глубины модуляции для коридора (нечетная гармоника)
|
|||
|
} else {
|
|||
|
for (let j = xmin; j <= xmax; j++) { mask[j] = obj.src2.base[j] + dl }; //записываем значение глубины модуляции для коридора (четная гармоника)
|
|||
|
dl = dl - (k * dl); //снижаем глубину модуляции с коэффициентом затухания
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
for (let j = xmin - 2; j <= xmax + 2; j++) {
|
|||
|
arr1.push(mask[j]);
|
|||
|
arr2.push(data[j]);
|
|||
|
}; //формируем массивы портретной гармоники и спектра (модели) под портретом
|
|||
|
correlation += corr(arr1, arr2); //рассчитываем корреляцию данных из массивов
|
|||
|
};
|
|||
|
break;
|
|||
|
default:
|
|||
|
break;
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
//формируем результат
|
|||
|
result["name"] = obj.name; //имя маски дефекта
|
|||
|
result["corr"] = correlation / harms; //средняя корреляция
|
|||
|
result["data"] = mask; //массив данных портрета
|
|||
|
|
|||
|
//отрисовка графика на plot
|
|||
|
if (obj.visible == true) {
|
|||
|
gtl.plot.add(
|
|||
|
{
|
|||
|
color: obj.color,
|
|||
|
name: obj.name,
|
|||
|
x: obj.src2.resolution,
|
|||
|
y: mask
|
|||
|
}
|
|||
|
);
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
return result;
|
|||
|
}; //построение портрета дефекта
|
|||
|
|
|||
|
export function corr(spec1, spec2) {
|
|||
|
let result = {}; //результат
|
|||
|
let plot = []; //массив значений корреляции для графика
|
|||
|
let corr = 0; //коэффициент корреляции
|
|||
|
let arr1 = spec1.data;
|
|||
|
let arr2 = spec2.data;
|
|||
|
let arr1_sum = 0; //сумма значений массива 1
|
|||
|
let arr2_sum = 0; //сумма значений массива 2
|
|||
|
let X = 0; //аргумент 1
|
|||
|
let Y = 0; //аргумент 2
|
|||
|
let Z = 0; //аргумент 3
|
|||
|
for (let i = 0; i < arr1.length; i++) { arr1_sum += arr1[i] };
|
|||
|
for (let i = 0; i < arr2.length; i++) { arr2_sum += arr2[i] };
|
|||
|
let arr1_avg = arr1_sum / arr1.length;
|
|||
|
let arr2_avg = arr2_sum / arr2.length;
|
|||
|
|
|||
|
for (let i = 0; i < arr1.length; i++) {
|
|||
|
X += (arr1[i] - arr1_avg) * (arr2[i] - arr2_avg);
|
|||
|
Y += (arr1[i] - arr1_avg) ** 2;
|
|||
|
Z += (arr2[i] - arr2_avg) ** 2;
|
|||
|
plot.push(X / (Math.sqrt(Y) * Math.sqrt(Z)));
|
|||
|
};
|
|||
|
|
|||
|
corr = X / (Math.sqrt(Y) * Math.sqrt(Z));
|
|||
|
result["corr"] = corr;
|
|||
|
result["plot"] = plot;
|
|||
|
|
|||
|
return result;
|
|||
|
}; //рассчет корреляции спектров
|