maj puissance.py + del moy.py
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0d8b6fa9cd
commit
cfe815ef6e
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@ -1,84 +0,0 @@
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import math
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import struct
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#"C:\Users\quent\OneDrive\Bureau\ENSC\TransD\Framboisier\02400001.TXT"
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#! /usr/bin/env python3
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# -*- coding: UTF-8 -*-
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def split(x,n):
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"A fonction that allows you to split an x array to n sub-arrays "
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m = int(len(x)/n)
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res = []
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for i in range(n-1):
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res.append(x[i*m:(i+1)*m])
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res.append(x[(n-1)*m:])
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return res
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test = []
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for i in range(1,136): #choix desfichiers ouvert (utilisation d'un chemin relatif)
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print(i)
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if i < 10: #suivant si le fichier fini par un nombre inférieur ou supérieur à 10 on complète notre lien soit par "0"+i soit par i
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complement_link = "00" + str(i)
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elif i < 100:
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complement_link = "0" + str(i)
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else:
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complement_link = str(i)
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link = "02400" + complement_link +".TXT"
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AllRes = [[],[],[],[],[],[],[],[]]
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f = open(link , "rb")#ouvertuture du fichier txt traiter
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while True:
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# Lecture 26 octets dans le fichier
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record = f.read(26)
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if len(record) != 26:
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break;
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#compteur += 1
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# Test si on est sur la ligne de #####...
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if record[:18] == b'#################\n':
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# Lit le complement et reconstitue l'enregistrement
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complement = f.read(18)
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record = record[18:] + complement
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# Ajoute un octet null tous les 3 octets a partir du 2ème caractère jusqu'à l'avant dernier
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record_4x8_octets = bytearray()
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i=1;
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while i<25:
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record_4x8_octets.append(record[i])
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if i % 3 == 0:
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record_4x8_octets.append(0) # Tous les 3 octets, on en ajoute un null
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i += 1
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# Converti l'enregistrement (tableau de bytes) en 8 entiers signés
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resultat_fois256 = struct.unpack('>iiiiiiii', record_4x8_octets)
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# Divise les résultats par 256 pour recadrer les 3 octets à gauche en conservant le signe
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resultat = []
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for i in range(len(resultat_fois256)):
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res = resultat_fois256[i] // 256 * 20
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AllRes[i].append(res)
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#a la fin de chaque fichier de mesure en trouve une série de 19 zéros écrit par le capteur
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for i in range(19): #cette boucle permet de retirer les 19 zéros du signal
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for j in range(8):
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AllRes[j].pop()
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x = np.array(AllRes[0][:])
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y = split(x,4)
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moyenne = np.zeros(len(y))
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for i in range(len(y)):
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for j in range(len(y[i])):
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moyenne[i] += y[i][j]
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moyenne[i] /= len(y[i])
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for i in range(len(moyenne)):
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test.append(moyenne[i])
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f.close() #fermeturedu fichier txt
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t = np.linspace(0,len(test),len(test))
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plt.plot(t,test)
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plt.show()
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15
puissance.py
15
puissance.py
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@ -1,25 +1,24 @@
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import math
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from os import link
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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# import matplotlib.pyplot as plt
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import struct
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#"C:\Users\quent\OneDrive\Bureau\ENSC\TransD\Framboisier\02400001.TXT"
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#! /usr/bin/env python3
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# -*- coding: UTF-8 -*-
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link = ""
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link = "test.txt"
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f = open(link , "rb")#ouvertuture du fichier txt traiter
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taille = 100
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taille = 5
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freq = 250000
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periode = 1 / freq
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temps = periode * taille
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resultat = np.zeros(taille)
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for i in range(taille):
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resultat[i] = (f.readline())^2 #on sait que chaque ligne corespond à une mesure
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somme = 0
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resultat[i] = f.readline() #on sait que chaque ligne corespond à une mesure
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resultat*=resultat
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res = 0
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for i in range(taille-1):
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somme = (resultat[i] + resultat[i+1]) / 2
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res = somme / temps
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res += (resultat[i]+resultat[i+1]) / 2 * periode
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print(res)
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