tools/datavis/pxmc-spimc-curcal.py

   1 #! /usr/bin/python
   2
   3 import numpy as np
   4 from numpy import linalg
   5 import math
   6 from pylab import plot, subplot, figure, show, ylim, yticks
   7 from pprint import pprint
   8 import argparse
   9
  10 if __name__ == '__main__':
  11   data_fname = 'curcal-out.dat'
  12   data_buff = np.loadtxt(data_fname)
  13   zero_rows = 1
  14
  15   phase_ord = [0, 1, 2]
  16
  17   pwm_val = data_buff[:, np.multiply(phase_ord, 2)]
  18   pwm_en  = data_buff[:, np.multiply(phase_ord, 2) + 1]
  19   cur_raw = data_buff[:, [6, 7, 8]]
  20
  21   cur_offs  = cur_raw[0, :]
  22   cur_zerob = cur_raw[zero_rows:, :] - cur_offs
  23
  24   rows = cur_zerob.shape[0]
  25   cur_resp = np.ndarray(shape=(rows / 2, 3))
  26   cur_resid = np.ndarray(shape=(rows, 3))
  27   cur_refall = np.ndarray(shape=(rows, 3))
  28   cur_ref = np.ndarray(shape=(rows / 2, 3))
  29
  30   for i in range(0, rows):
  31     pwmen = pwm_en[zero_rows + i, :]
  32     pwmv = np.multiply(pwm_val[zero_rows + i, :], pwmen)
  33     pwmcent = np.sum(pwmv) / np.sum(pwmen)
  34     pwmv = np.multiply(pwmv - pwmcent, pwmen)
  35     cur_refall[i, :] = pwmv
  36
  37   for i in range(0, rows / 2):
  38     cur_resp[i, :] = (cur_zerob[2 * i, :] - cur_zerob[2 * i + 1, :]) / 2.0
  39     cur_resid[2 * i, :] = cur_zerob[2 * i, :] - cur_resp[i, :]
  40     cur_resid[2 * i + 1, :] = cur_zerob[2 * i + 1, :] + cur_resp[i, :]
  41     cur_ref[i, :] = (cur_refall[2 * i, :] - cur_refall[2 * i + 1, :]) / 2.0
  42
  43   print cur_zerob
  44   print cur_resid
  45   #print cur_resp
  46   #print cur_ref
  47
  48   Y = cur_ref.T
  49   U = cur_resp.T
  50   C = np.dot(Y, linalg.inv(U))
  51
  52   print C
  53   print Y
  54   print np.dot(C, U)
  55   for i in range(0, rows):
  56     #print cur_zerob[i, :]
  57     print np.dot(C, cur_zerob[i, :].T)