public async Task FitSingleProfile(FittingProfile profile)
{
var d_data = WideScan.GetRestrictedData(profile.RangeBegin, profile.RangeEnd).Differentiate(_differentialWindow);
var fitting_results = new FittingProfile.FittingResult();
// キーはサイクル数．
EqualIntervalData target_data = new EqualIntervalData();
// 1.まず，フィッティングの計算を行う．
{
#region 固定参照スペクトルを取得する。(一時的にコメントアウト中)
/*
* List<decimal> fixed_data = new List<decimal>();
* if (FixedSpectra.Count > 0)
* {
* var v_data = await FixedSpectra.ForEachAsync(
* async sp => await sp.GetShiftedDataAsync(d_data.Parameter, 3), 10);
*
* for (int j = 0; j < v_data.First().Count; j++)
* {
* fixed_data.Add(v_data.Sum(one => one[j]));
* }
* }
*/
#endregion
/// フィッティング対象となるデータ。すなわち、もとのデータからFixされた分を差し引いたデータ。
//var target_data = fixed_data.Count > 0 ? data.Substract(fixed_data) : data;
// なんだけど、とりあえずはFixedを考慮しない。
target_data = d_data.Data;
//fitting_tasks.Add(i, profile.FitOneCycle(i, target_data[i], d_data.Parameter));
fitting_results = profile.FitOneCycle(-1, target_data, d_data.Parameter);
}
// 2.その後に，チャート出力を行う？
Gnuplot charts = await Output(d_data.Parameter, profile, target_data, fitting_results);
// pltファイルも出力してみる。
using (var writer = new StreamWriter(GetCsvFileName(profile.Name, -1) + ".plt"))
{
await charts.OutputPltFileAsync(writer);
}
// チャートを描画する。
await charts.Draw();
}
/// <summary>
/// ファイルからスペクトルを読み込み，指定されたプロファイルの参照データとします．
/// </summary>
/// <param name="idFileName"></param>
/// <param name="profile"></param>
/// <returns></returns>
public async Task AddReferenceSpectrumAsync(string idFileName, FittingProfile profile)
{
var dir = Path.GetDirectoryName(idFileName);
if ((await IdFile.CheckTypeAsync(idFileName)) == DataType.WideScan)
{
// OK
profile.ReferenceSpectra.Add(new ReferenceSpectrum {
DirectoryName = dir
});
}
else
{
//var error_message = new SimpleMessage(this) { Message = "WideScanじゃないとだめだよ！" };
//Messenger.Default.Send(this, error_message);
}
}
// とりあえず分けた．
/// <summary>
/// profileで指定した範囲に最適なROIを探し出します．
/// </summary>
/// <param name="profile"></param>
protected ROISpectra FindROI(FittingProfile profile)
{
// profileがBaseROIを持つのではなく，ここでBaseとなるROIを決定するようにしてみた．
// ★一応，範囲から推測するのをベースにするけど，
// ★ROIの名前からでも指定できるようにするのがいいのでは？
// ProfileのRangeを包含するROIを探す．
var suitable_roi_list = ROISpectraCollection.Where(roi => roi.Parameter.Start <= profile.RangeBegin && roi.Parameter.Stop >= profile.RangeEnd);
if (suitable_roi_list.Count() == 0)
{
var message = $"{profile.Name}に対応する測定データがありませんでした。エネルギー範囲を確認して下さい。 {profile.RangeBegin} - {profile.RangeEnd}";
// 終了．並列実行することがあるので，例外を発生させる．
throw new MyException(message);
}
return(suitable_roi_list.OrderBy(roi => roi.Parameter.Step).First());
}
public void LoadFrom(StreamReader reader)
{
var doc = XDocument.Load(reader);
var root = doc.Root;
if (root.Name == ELEMENT_NAME)
{
this.OutputDestination = (string)root.Attribute(OUTPUTDESTINATION_ATTRIBUTE);
var chart_format = (string)root.Attribute(CHARTFORMAT_ATTRIBUTE);
if (!string.IsNullOrEmpty(chart_format))
{
this.ChartFormat = (ChartFormat)Enum.Parse(typeof(ChartFormat), chart_format);
}
}
FittingProfiles.Clear();
foreach (var profile in root.Element(PROFILES_ELEMENT).Elements(FittingProfile.ELEMENT_NAME))
{
this.FittingProfiles.Add(FittingProfile.LoadProfile(profile));
}
}
// (0.1.0)メソッド名をFitからOutputに変更．というか，これどこにおけばいいのかな？
private async Task <Gnuplot> Output(
ScanParameter originalParameter,
FittingProfile profile,
EqualIntervalData target_data,
FittingProfile.FittingResult result)
{
// フィッティングした結果をチャートにする？
// ★とりあえずFixedなデータは表示しない。
bool output_convolution = result.Standards.Count > 1;
// それには、csvを出力する必要がある。
//string fitted_csv_path = Path.Combine(FittingCondition.OutputDestination, $"{FittingCondition.Name}_{layer}.csv");
using (var csv_writer = new StreamWriter(GetCsvFileName(profile.Name)))
{
await OutputFittedCsv(csv_writer, originalParameter, target_data, result, output_convolution).ConfigureAwait(false);
}
// チャート出力の準備？
return(ConfigureChart(result, profile, output_convolution));
}
// (0.1.0)メソッド名をFitからOutputに変更．というか，これどこにおけばいいのかな？
#region *CSVを出力して，グラフ描画の準備を行う(Output)
/// <summary>
/// フィッティングした結果から，チャートの出力を設定します．
/// </summary>
/// <param name="cycle"></param>
/// <param name="originalParameter"></param>
/// <param name="profile"></param>
/// <param name="target_data"></param>
/// <param name="result"></param>
/// <returns></returns>
private async Task <Gnuplot> Output(
int cycle,
ScanParameter originalParameter,
FittingProfile profile,
EqualIntervalData target_data,
FittingProfile.FittingResult result)
{
// フィッティングした結果をチャートにする？
// ★とりあえずFixedなデータは表示しない。
Trace.WriteLine($"Let's start outputting! cycle{cycle} {DateTime.Now} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
bool output_convolution = result.Standards.Count > 1;
// それには、csvを出力する必要がある。
using (var csv_writer = new StreamWriter(GetCsvFileName(cycle, profile.Name)))
{
await OutputFittedCsv(csv_writer, originalParameter, target_data, result, output_convolution);
}
Trace.WriteLine($"CSV output Completed! cycle{cycle} {DateTime.Now} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
// チャート出力の準備？
return(ConfigureChart(result, profile, output_convolution, cycle));
#region こうすると，1024バイトほど書き込んだところで落ちる．
// どう違うのかはよくわかっていない．
/*
* Gnuplot chartConfiguration;
* // chartConfigurationを構成して返す処理とcsv出力処理が入り交じっているので注意．(こういう書き方しか思いつかなかった．)
* using (var csv_writer = new StreamWriter(GetCsvFileName(cycle, profile.Name)))
* {
* //var outputCsvTask = OutputFittedCsv(csv_writer, originalParameter, target_data, result, output_convolution);
* //chartConfiguration = ConfigureChart(cycle, result, profile, output_convolution);
* //await outputCsvTask;
* await OutputFittedCsv(csv_writer, originalParameter, target_data, result, output_convolution);
* }
* return chartConfiguration;
*/
#endregion
}
public static FittingProfile LoadProfile(XElement profileElement)
{
var profile = new FittingProfile();
profile.Name = (string)profileElement.Attribute(NAME_ATTRIBUTE);
profile.RangeBegin = (decimal)profileElement.Attribute(ENERGYBEGIN_ATTRIBUTE);
profile.RangeEnd = (decimal)profileElement.Attribute(ENERGYEND_ATTRIBUTE);
profile.WithOffset = (bool)profileElement.Attribute(WITHOFFSET_ATTRIBUTE);
var energy_shift = (decimal?)profileElement.Attribute(ENERGYSHIFT_ATTRIBUTE);
if (profile.FixEnergyShift = energy_shift.HasValue)
{
profile.FixedEnergyShift = energy_shift.Value;
}
profile.ReferenceSpectra.Clear();
foreach (var reference in profileElement.Element(REFERENCES_ELEMENT).Elements(REFERENCE_ELEMENT))
{
profile.ReferenceSpectra.Add(new ReferenceSpectrum {
DirectoryName = (string)reference.Attribute(DIRECTORY_ATTRIBUTE)
});
}
profile.FixedSpectra.Clear();
foreach (var reference in profileElement.Element(REFERENCES_ELEMENT).Elements(FIXED_REFERENCES_ELEMENT))
{
profile.FixedSpectra.Add(new FixedSpectrum {
DirectoryName = (string)reference.Attribute(DIRECTORY_ATTRIBUTE),
Gain = (decimal)reference.Attribute(GAIN_ATTRIBUTE),
Shift = (decimal)reference.Attribute(SHIFT_ATTRIBUTE)
});
}
return(profile);
}
// 指定したプロファイルを削除する？
public void RemoveFittingProfile(FittingProfile profile)
{
FittingCondition.FittingProfiles.Remove(profile);
}
/// <summary>
/// 具体的なチャートの設定を行います．
/// </summary>
/// <param name="cycle"></param>
/// <param name="result"></param>
/// <param name="profile"></param>
/// <param name="outputConvolution"></param>
/// <returns></returns>
public Gnuplot ConfigureChart(FittingProfile.FittingResult result, FittingProfile profile, bool outputConvolution, int cycle = -1)
{
string chart_ext = string.Empty;
switch (FittingCondition.ChartFormat)
{
case ChartFormat.Png:
chart_ext = ".png";
break;
case ChartFormat.Svg:
chart_ext = ".svg";
break;
}
var chart_destination = Path.Combine(FittingCondition.OutputDestination, $"{profile.Name}{(cycle >= 0 ? string.Format("_{0}", cycle) : string.Empty)}{chart_ext}");
#region チャート設定
var gnuplot = new Gnuplot
{
Format = FittingCondition.ChartFormat,
Width = 800,
Height = 600,
FontScale = 1.6,
Destination = chart_destination,
XTitle = "Kinetic Energy / eV",
YTitle = "dN(E)/dE",
Title = (cycle >= 0 ? $"Cycle {cycle} , " : string.Empty) + $"Shift {result.Shift} eV"
};
var source_csv = GetCsvFileName(profile.Name, cycle);
gnuplot.DataSeries.Add(new LineChartSeries
{
SourceFile = source_csv,
XColumn = 1,
YColumn = 2,
Title = "data",
Style = new LineChartSeriesStyle(LineChartStyle.Lines)
{
Style = new LinePointStyle
{
LineColor = "#FF0000",
LineWidth = 3,
}
}
});
var reference_names = profile.ReferenceSpectra.Select(r => r.Name).ToList();
for (int j = 0; j < reference_names.Count; j++)
{
gnuplot.DataSeries.Add(new LineChartSeries
{
SourceFile = source_csv,
XColumn = 1,
YColumn = j + 3,
Title = $"{result.Gains[j].ToString("f3")} * {reference_names[j]}",
Style = new LineChartSeriesStyle(LineChartStyle.Lines)
{
Style = new LinePointStyle
{
LineColorIndex = j,
LineWidth = 2,
}
}
});
}
if (outputConvolution)
{
gnuplot.DataSeries.Add(new LineChartSeries
{
SourceFile = source_csv,
XColumn = 1,
YColumn = reference_names.Count + 3,
Title = "Convolution",
Style = new LineChartSeriesStyle(LineChartStyle.Lines)
{
Style = new LinePointStyle
{
LineColor = "#0000FF",
LineWidth = 3,
}
}
});
}
#endregion
gnuplot.PreConfigureAxis();
return(gnuplot);
}
// (0.1.0)1つのProfileについてのみフィッティングを行う．
#region *1つのProfileに対してフィッティングを行う(FitSingleProfile)
public async Task FitSingleProfile(FittingProfile profile)
{
// profileがBaseROIを持つのではなく，ここでBaseとなるROIを決定するようにしてみた．
// ★一応，範囲から推測するのをベースにするけど，
// ★ROIの名前からでも指定できるようにするのがいいのでは？
// ProfileのRangeを包含するROIを探す．
var baseROI = FindROI(profile);
var d_data = baseROI.Restrict(profile.RangeBegin, profile.RangeEnd)
.Differentiate(3);
//var fitting_tasks = new Dictionary<int, Task<FittingProfile.FittingResult>>();
var fitting_results = new Dictionary <int, FittingProfile.FittingResult>();
// キーはサイクル数．
Dictionary <int, EqualIntervalData> target_data = new Dictionary <int, EqualIntervalData>();
// 1.まず，フィッティングの計算を行う．
foreach (int i in FittingCondition.TargetCycles)
{
#region 固定参照スペクトルを取得する。(一時的にコメントアウト中)
/*
* List<decimal> fixed_data = new List<decimal>();
* if (FixedSpectra.Count > 0)
* {
* var v_data = await FixedSpectra.ForEachAsync(
* async sp => await sp.GetShiftedDataAsync(d_data.Parameter, 3), 10);
*
* for (int j = 0; j < v_data.First().Count; j++)
* {
* fixed_data.Add(v_data.Sum(one => one[j]));
* }
* }
*/
#endregion
/// フィッティング対象となるデータ。すなわち、もとのデータからFixされた分を差し引いたデータ。
//var target_data = fixed_data.Count > 0 ? data.Substract(fixed_data) : data;
// なんだけど、とりあえずはFixedを考慮しない。
target_data[i] = d_data.Data[i];
fitting_results.Add(i, profile.FitOneCycle(i, target_data[i], d_data.Parameter));
}
// 2.その後に，チャート出力を行う？
//Dictionary<int, Gnuplot> charts = new Dictionary<int, Gnuplot>();
Dictionary <int, Task <Gnuplot> > gnuplot_tasks = new Dictionary <int, Task <Gnuplot> >();
foreach (int i in FittingCondition.TargetCycles)
{
gnuplot_tasks[i] = Output(i, d_data.Parameter, profile, target_data[i], fitting_results[i]);
}
await Task.WhenAll(gnuplot_tasks.Values.ToArray());
Dictionary <int, Gnuplot> charts = new Dictionary <int, Gnuplot>();
foreach (var task in gnuplot_tasks)
{
charts[task.Key] = task.Value.Result;
}
// 全てのchartで共通の軸範囲を使用する．
Range x_range = Range.Union(charts.Select(gnuplot => gnuplot.Value.XAxis.Range).ToArray());
Range y_range = Range.Union(charts.Select(gnuplot => gnuplot.Value.YAxis.Range).ToArray());
//Range x_range = Range.Union(charts.Select(gnuplot => gnuplot.Value.Result.XAxis.Range).ToArray());
//Range y_range = Range.Union(charts.Select(gnuplot => gnuplot.Value.Result.YAxis.Range).ToArray());
Parallel.ForEach(charts.Keys,
async(i) =>
{
charts[i].DefineXAxis(x_range);
charts[i].DefineYAxis(y_range);
//charts[i].Result.SetXAxis(x_range);
//charts[i].Result.SetYAxis(y_range);
// pltファイルも出力してみる。
using (var writer = new StreamWriter(GetCsvFileName(i, profile.Name) + ".plt"))
{
await charts[i].OutputPltFileAsync(writer);
//await charts[i].Result.OutputPltFileAsync(writer);
}
// チャートを描画する。
await charts[i].Draw();
//await charts[i].Result.Draw();
}
);
}
