getMask was changed, getCorr was added

getCorr.js

@@ -0,0 +1,65 @@
+export function getCorr(src1, src2) {
+    let arr1 = src1.data;
+    let arr2 = src2.data;
+    let X = 0; //аргумент 1
+    let Y = 0; //аргумент 2
+    let Z = 0; //аргумент 3
+    let arr1_avg = arr1.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr1.length; //среднее значение массива 1
+    let arr2_avg = arr2.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr2.length; //среднее значение массива 2
+
+    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;
+    };
+
+    return X / (Math.sqrt(Y) * Math.sqrt(Z));
+}; //рассчет корреляции
+
+export function getAutoCorr(options) {
+    let result = {}; //результат
+    let plot = []; //массив значений корреляции для графика
+    let arr = options.src.data;
+    let lag = 0.5;
+    let X = 0; //аргумент 1
+    let Y = 0; //аргумент 2
+    if (options.lag < 0.5) { lag = options.lag } else { lag = 0.5 };
+    let T = Math.floor(arr.length * lag); //определяем количество индексов (шагов) для смещения массива
+    let arr0 = arr.slice(0, T); //обрезаем массив на величину смещения 
+    let avg = arr0.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr0.length; //среднее значение массива
+    Y = arr0.reduce((acc, item) => (acc + (item - avg) ** 2)); //рассчитываем знаменатель функции
+    
+    for (let i = 0; i < T; i++) {
+        let Rh = arr.slice(- i); //отделяем "хвост" массива
+        let Lt = arr.slice(0, - i); //отделяем "тело" массива
+        let arr2 = [].concat(Rh, Lt); //соединяем части массива
+        for (let j = 0; j < T; j++) { X += (arr[j] - avg) * (arr2[j] - avg); };
+        plot.push(X / Y); //записываем значение в массив коэффициентов
+        X = 0;
+    }; //смещение массива
+
+    let plot0 = plot.slice(Math.floor(0.03 * plot.length)); //убираем из массива первые 3% значений коэффициента (т.к. в нуле всегда значение 1.0)
+    let akf_avg = plot0.reduce((acc, item) => (acc + item)) / plot0.length; //среднее значение коэффициента
+    let akf_sqr = plot0.reduce((acc, item) => (acc + item ** 2)); //сумма квадратов значений
+    let akf_rms = Math.sqrt(akf_sqr / plot0.length); //СКЗ коэффициента 
+    let akf_max = Math.max(...plot0); //определяем максимальное значение коэффициента
+
+    result["avg"] = akf_avg;
+    result["rms"] = akf_rms;
+    result["ampl"] = akf_max;
+    result["data"] = plot;
+
+    //отрисовка графика на plot
+    if (options.canvas != undefined) {
+        options.canvas.add(
+            {
+                color: options.color,
+                name: options.name,
+                x: options.src.resolution,
+                y: plot
+            }
+        );
+    };
+
+    return result;
+}; //рассчет автокорреляции

getMask.js

@@ -53,22 +53,18 @@ export function getMask(options) {
     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;
+        let a_avg = a.reduce((acc, item) => (acc + item)) / a.length; //среднее значение массива 1
+        let b_avg = b.reduce((acc, item) => (acc + item)) / b.length; //среднее значение массива 2
 
         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));
     };
 
@@ -137,40 +133,4 @@ export function getMask(options) {
     };
 
     return result;
-}; //построение портрета дефекта
-
-export function corr(options) {
-    let result = {}; //результат
-    let plot = []; //массив значений корреляции для графика
-    let corr = 0; //коэффициент корреляции
-    let arr1 = options.src1.data;
-    let arr2 = options.src2.data;
-    if (options.offset != undefined) {
-        let k = Math.round(arr2.length * options.offset); //количесто индексов для сдвига массива
-        let Rh = arr2.slice(- k); //отделяем "хвост" массива
-        let Lt = arr2.slice(0, - k); //отделяем "тело" массива
-        arr2 = [].concat(Rh, Lt); //соединяем части массива
-    };
-    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["data"] = plot;
-
-    return result;
-}; //рассчет корреляции (автокорреляции) сигналов
+}; //построение портрета дефекта