"use strict";
var signals = gtl.options.record.signalsModel;
var options = gtl.options;
var record = gtl.options.record;
var point = gtl.options.point;

var fnc = gtl.import("userFunctions.js");
let mtxClass = gtl.import("mtxClass.js").mtxClass;

var __frq = fnc.getFreq(
    /*{
        src: gtl.analog_inputs[signals[0].portNumber], //источник сигнала частоты вращения
        freq: 10, //граничная частота фильтрации сигнала
        time: 1, //интервал измерения частоты вращения
        avg: 4, //количество отсчетов для усреднения
        dc: -0.05 //порог срабатывания счетчика 
    }*/
).value; //получаем частоту вращения

let canvas0 = gtl.plots.add("Мониторинговый спектр");
let canvas1 = gtl.plots.add("Спектр вибраци");
let canvas2 = gtl.plots.add("Спектр огибающей");

var ausp2 = fnc.getAusp(
    {
        src: gtl.analog_inputs[signals[0].portNumber], //источник сигнала
        name: "AUSPm", //имя спектра
        color: 0x001E90FF, //цвет в формате HEX
        frequency: 25600, //граничная частота
        resolution: 16, //частотное разрешение
        average: 6, //количество усреднений
        view: gtl.spec.db, //единицы отображения (дБ)
    }
); //мониторинговый спектр

var ausp = fnc.getAusp(
    {
        src: gtl.analog_inputs[signals[0].portNumber], //источник сигнала
        name: "AUSPd", //имя спектра
        color: 0x0000FF00, //цвет в формате HEX 
        frequency: 800, //граничная частота
        resolution: 1, //частотное разрешение
        average: 6, //количество усреднений
        view: gtl.spec.db, //единицы отображения (дБ)
        level: 20 //уровень обнаружения гармоник
    }
); //диагностический спектр вибрации

//фильтр для формирования спектра огибающей
var filter_spen = gtl.add_filter_iir(gtl.analog_inputs[signals[0].portNumber]); //назначение переменной фильтра
filter_spen.kind = gtl.filter_iir.butterworth; //тип окна
filter_spen.type = gtl.filter_iir.bandpass; //тип фильтра (полосовой)
filter_spen.order = 10; //порядок фильтра
filter_spen.frequency = 6400; //центральная частота полосового фильтра
filter_spen.width = 1482; //ширина полосы фильтра

var spen = fnc.getSpen(
    {
        src: filter_spen, //источник сигнала
        name: "SPEN", //имя спектра
        color: 0x00ff0000, //цвет в формате HEX
        frequency: 200, //граничная частота
        resolution: 0.25, //частотное разрешение
        average: 8, //количество усреднений
        view: gtl.spec.db, //единицы отображения (дБ)
        level: 10 //уровень обнаружения гармоник
    }
); //спектр огибающей

//[Диагностика]
gtl.diagnostic.interval = gtl.acq_time;
let __result = {}; //объект для формирования результата

function diagnose() {
    
        var __set = {
            "FREQ": [0x89AC76, fnc.FREQ(__frq), 6, 13, 0, 0.3],
            "BPFO": [0x6A5ACD, fnc.BPFO(__frq), 6, 13, 0, 0.07],
            "BPFI": [0x008000, fnc.BPFI(__frq), 6, 8, 0, 0.07],
            "BSF": [0xFFA000, fnc.BSF(__frq), 6, 10, 0, 0.3],
            "FTF": [0xFF2400, fnc.FTF(__frq), 6, 6, 0, 0.5]
        }; //набор портретов предполагаемых дефектов [цвет, частота, кол-во, уровень, тип ряда, коэфф затухания]
        
        canvas0.add(
            {
                color: ausp2.color,
                name: ausp2.name,
                x: ausp2.resolution,
                y: ausp2.data
            }
        ); //рисуем мониторинговый спектр вибрации на plot 
    
        canvas1.add(
            {
                color: ausp.color,
                name: ausp.name,
                x: ausp.resolution,
                y: ausp.data
            }
        ); //рисуем спектр вибрации на plot*/ 
    
        let __spen_tools = fnc.createTools(
            {
                spec: spen, //спектр для построения модели (объект)
                set: __set, //источник данных для построения частотных линий
                tol: 1 //коридор обнаружения гармоники на портрете, %
            }
        ); //формируем компоненты и частотные линии на спектре огибающей
    
        canvas2.add(
            {
                color: spen.color,
                name: spen.name,
                x: spen.resolution,
                y: spen.data,
                spec_tools: __spen_tools.to_json()
            }
        ); //рисуем спектр огибающей на plot
    
        let __mtx = new mtxClass(
            {
                spec: spen, //спектр для построения модели (объект)
                set: __set, //источник данных для построения портретов дефектов
                filter: filter_spen, //полосовой фильтр (для определения разницы амплитуд гармонической и случайной составляющей)
                tol: 1, //коридор обнаружения гармоники, %
            }
        )
    
        gtl.log.info("FREQ", fnc.FREQ(__frq));
        gtl.log.info("FTF", fnc.FTF(__frq));
        gtl.log.info("BPFO", fnc.BPFO(__frq));
        gtl.log.info("BPFI", fnc.BPFI(__frq));
        gtl.log.info("BSF", fnc.BSF(__frq));
    
        __result["Matrix"] = __mtx.getMatrix(); //обнаруженные дефекты
        __result["const"] = spen.data[0]; //постоянная составляющая спектра огибающей
        gtl.results = __result;
    
        gtl.diagnostic.stop();
}