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 avg = arr.reduce((acc, item) => (acc + item)) / arr.length; //среднее значение массива
    Y = arr.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 < arr.length; 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(0.01 * plot.length)); //убираем из массива первый 1% значений коэффициента (т.к. в нуле всегда значение 1.0)
    let akf_avg = plot0.reduce((acc, item) => (acc + Math.abs(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

export function getParams(freq) {
    let rpm = freq * 60; //частота в об/мин
    let wdt = 0; //граничная частота ФВЧ
    let frq = 40 * freq; //граничная частота спектра
    let avg = 1; //количество усреднений спектра
    let lns = 800; //количество линий спектра

    switch (true) {
        case rpm <= 700:
            wdt = 500;
            lns = 800;
            break;
        case (rpm > 700) && (rpm <= 1500):
            wdt = 1000;
            lns = 800;
            break;
        case (rpm > 1500) && (rpm <= 3000):
            wdt = 2000;
            lns = 1600;
            break;
        case (rpm > 3000) && (rpm <= 4000):
            wdt = 2000;
            lns = 1600;
        case rpm > 4000:
            wdt = 5000;
            lns = 1600;
        default:
            break;
    };
    return {
        width: wdt,
        frequency: frq,
        avg: avg,
        lines: lns
    };
}; //рассчет параметров спектра

export function getLevels(freq) {
    let rpm = freq * 60; //частота в об/мин 
    let alr = 0; //уровень предупреждения, g
    switch (true) {
        case rpm <= 900:
            alr = 3.0 * (rpm / 900) ** 0.75;
            break;
        case (rpm > 900) && (rpm <= 4000):
            alr = 3.0;
            break;
        case (rpm > 4000) && (rpm <= 10000):
            alr = 3.0 * (rpm / 4000) ** 0.5;
            break;
        case rpm > 10000:
            alr = 5.0;
        default:
            break;
    };
    return alr
}; //рассчет пороговых уровней

export function specSquare(spec, L, R) {
    let base = spec.base; //массив значений средней линии
    let data = spec.data; //массив значений амплитуд
    let lines = spec.data.length; //количества линий спектра 
    let res = spec.resolution; //частотное разрешения спектра (высота прямоугольной трапеции)  
    let peaks = spec.peaks; //массив обнаруженных гармоник (объекты)
    let start = 0; //стартовый индекс в массиве
    let end = lines; //конечный индекс в массиве
    let s0 = 0; //площадь под базовой линией
    let s1 = 0; //площадь всего спектра
    let s2 = 0; //площадь над базовой линией
    let s3 = 0; //площадь обнаруженных гармоник
    if (L != undefined) { start = Math.round(L / res) };
    if (R != undefined) { end = Math.round(R / res) };

    for (let i = start; i <= end - 1; i++) {
        s0 += 0.5 * (base[i] + base[i + 1]) * res;
        s1 += 0.5 * (data[i] + data[i + 1]) * res;
        if ((s1 - s0) >= 0) { s2 += s1 - s0 };
        if (i <= peaks.length - 1) { s3 += res * peaks[i].level };
    };

    return {
        base: s0,
        spec: s1,
        harm: s2,
        peak: s3
    };
}; //определение площадей спектра

export function getPeakVue(options) {
    let wav = options.src.data; //массив данных пиковой формы
    let crr = options.corr; //результат расчета автокорреляции
    let mech = 0; //механические проблемы
    let lubr = 0; //проблемы со смазкой
    let allert = getLevels(options.freq); //определяем уровень предупреждения, g

    let MaxPK = Math.max(...wav) / 9.81; //максимальное значение амплитуды на пиковой форме, g
    let FaultLevel = 2 * allert; //уровень аварии для пиковой формы (Fault = 2 * Allert)
    let EstPE = Math.sqrt(crr.ampl) * 100; //расчетный процент периодической энергии

    switch (true) {
        case EstPE >= 50:
            mech = EstPE * MaxPK / FaultLevel;
            lubr = (100 - EstPE) * MaxPK / FaultLevel;
            break;
        case EstPE < 50:
            mech = 0
            lubr = MaxPK / FaultLevel;
            break;
        default:
            break;
    }; //определяем действительный расчетный процент периодической энергии
    
    return {
        mechBS: mech,
        lubrBS: lubr
    };
}; //оценка состояния методом PeakVue

export function getPeakVuePlus(options) {
    let wav = options.src.data; //массив данных пиковой формы
    let spc = options.spec; //объект спектра пиковой формы 
    let crr = options.corr; //результат расчета автокорреляции
    let mech = 0; //механические проблемы
    let lubr = 0; //проблемы со смазкой
    let allert = getLevels(options.freq); //определяем уровень предупреждения, g

    let MaxPK = Math.max(...wav) / 9.81; //максимальное значение амплитуды на пиковой форме, g
    let FaultLevel = 2 * allert; //уровень аварии для пиковой формы (Fault = 2 * Allert)
    let EstPE = Math.sqrt(crr.ampl) * 100; //расчетный процент периодической энергии

    switch (true) {
        case (EstPE <= 50) && (EstPE > 30):
            EstPE = EstPE / 2;
            break;
        case EstPE < 30:
            EstPE = 0;
            break;
        default:
            break;
    }; //определяем действительный расчетный процент периодической энергии

    let GS = MaxPK / FaultLevel; //общая серьезность проблемы 
    let SQpeak = specSquare(spc).peak; //площадь обнаруженных гармонических составляющих
    let SQspec = specSquare(spc).harm; //площадь над базовой линией
    let PE = (SQpeak ** 2 / SQspec ** 2); //доля периодической энергии 
    let NPE = (SQspec ** 2 - SQpeak ** 2) / SQspec ** 2; //доля непериодической энергии
    
    mech = GS * PE * 100;
    lubr = GS * NPE * 100; 

    return {
        mechBS: mech,
        lubrBS: lubr,
        mechInd: mech * 0.8, //нормализованное значение (для индикатора 0-100 единиц)
        lubrInd: lubr * 0.8 //нормализованное значение (для индикатора 0-100 единиц)
    };
}; //оценка состояния методом PeakVuePlus