gtld2-diag-scripts/mask_func.js

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