public static List <List <PointD> > GetSparkles(List <double> input)
{
#region PreProcess
// Dispersion
List <double> disp = CurveProcessingTools.WindowDispersion(input, 50);
//PlotData(disp, "DISPERSION", "DISPERSION");
// Average of dispersion
List <double> dispAVGC = new List <double>();
dispAVGC = CurveProcessingTools.WindowAVGC(disp, 650);
//PlotData(dispAVGC, "DISPERSION + AVGC", "DISPERSION_AvgC");
List <double> test = CurveProcessingTools.WindowAVGC(dispAVGC, 650);
for (int i = 0; i < test.Count; i++)
{
test[i] = dispAVGC[i] - test[i];
}
//PlotData(dispAVGC, test, "Comparison dispAVGC[i] - dispAVGC[i].Windows[800]", "Test");
//PlotData(disp, test, "Comparison disp and dispAVGC[i] - dispAVGC[i].Windows[800]", "Test2");
//PlotData(disp, dispAVGC, "Comparison disp and disp+avgc", "Disp_vs_dispavgc");
#endregion
List <Point> SeparationPoints = GetSparkleSeparationPoints(disp, dispAVGC, input);
List <List <PointD> > RawSparkles = GetSeparatedWords(SeparationPoints, input);
List <List <PointD> > GoodSparkles = new List <List <PointD> >();
List <List <PointD> > BadSparkles = new List <List <PointD> >();
FiltrateSparkles(RawSparkles, input, out GoodSparkles, out BadSparkles);
return(GoodSparkles);
}
private static List <double> KillInclination(List <double> input)
{
///Clear inclination
List <double> AVG = CurveProcessingTools.WindowAVGC(input, 175);
//PlotData(AVG, "AVG", "AVG");
// Find difference
List <double> diff = new List <double>();
for (int i = 0; i < AVG.Count; i++)
{
diff.Add(input[i] - AVG[i]);
}
//PlotData(diff, "No Inclination", "No_Inclination");
// Smoothing
List <double> minDiff = new List <double>();
minDiff.AddRange(diff);
minDiff = CurveProcessingTools.WindowAVGC(minDiff, 15);
//PlotData(minDiff, "Smooth No Inclination", "Smooth_No_Inclination");
// Remove lower than zero values
double Min = minDiff.Min();
for (int i = 0; i < minDiff.Count; i++)
{
minDiff[i] -= Min;
}
//PlotData(minDiff, "No Inclination - Min", "No Inclination_Min");
return(minDiff);
}
public SingleNeuron(int _ID, List <double> IntensityData)
{
ID = _ID;
IntensityRawData = new List <double>();
IntensityRawData.AddRange(IntensityData);
IntensityCleanData = CurveProcessingTools.ProcessCurve(IntensityData);
AnalyseSignal();
IndexesToSepSparkles();
Patch = new Image <Gray, byte>(1, 1);
Mask = new Image <Gray, byte>(1, 1);
}
public SingleNeuron(int _ID, List <double> IntensityData, Image <Gray, Byte> _Patch)
{
if (_Patch == null)
{
throw new Exception("ERROR: Patch image is Null");
}
ID = _ID;
IntensityRawData = new List <double>();
IntensityRawData.AddRange(IntensityData);
IntensityCleanData = CurveProcessingTools.ProcessCurve(IntensityData);
AnalyseSignal();
IndexesToSepSparkles();
Patch = _Patch.Clone();
Mask = _Patch.ThresholdBinary(new Gray(1), new Gray(255));
}
private void SmoothSparkles()
{
double[] IntensityData = NeuronDataManager.Neurons[0].IntensityCleanData.ToArray();
int L = NeuronDataManager.Neurons[0].IntensityCleanData.Count;
int N = NeuronDataManager.Neurons.Count;
List <List <double> > AllData = GetNormalisedData();
GraphPane pane = ZDC_ColorMap.GraphPane;
pane.CurveList.Clear();
pane.XAxis.Scale.Max = L + 50;
PointPairList list;
LineItem myCurve = new LineItem("");
myCurve.Line.Width = 1.0F;
double lambda;
List <double> tmpY;
List <double> tmpX;
for (int i = 0; i < NeuronDataManager.Neurons.Count; i++)
{
lambda = i * (740 - 380) / N + 380;
for (int j = 0; j < NeuronDataManager.Neurons[i].Sparkles.Count; j++)
{
tmpY = new List <double>();
tmpX = new List <double>();
for (int k = 0; k < NeuronDataManager.Neurons[i].Sparkles[j].Count; k++)
{
tmpY.Add(NeuronDataManager.Neurons[i].Sparkles[j][k].Y);
tmpX.Add(NeuronDataManager.Neurons[i].Sparkles[j][k].X);
}
myCurve = pane.AddCurve("", tmpX.ToArray(), tmpY.ToArray(), Color.Gray, SymbolType.None);
tmpY = CurveProcessingTools.WindowAVGC(tmpY, 5);
myCurve = pane.AddCurve("", tmpX.ToArray(), tmpY.ToArray(), Colors.waveToColor(lambda), SymbolType.None);
}
}
}
public static List <double> ProcessCurve(List <double> input)
{
List <double> no_incline = new List <double>();
no_incline = KillInclination(input);
// Smoothing
List <double> minDiff = new List <double>();
minDiff.AddRange(input);
minDiff = CurveProcessingTools.WindowAVGC(minDiff, 15); // moar beuty
//PlotData(minDiff, "Smooth No Inclination", "Smooth_No_Inclination");
// Remove lower than zero values
double Min = minDiff.Min();
for (int i = 0; i < minDiff.Count; i++)
{
minDiff[i] -= Min;
}
//PlotData(minDiff, "No Inclination - Min", "No Inclination_Min");
return(no_incline);
}
public void AnalyseSignal()
{
SparkleIndexes = new List <double[]>();
double[] raw = _IntensityCleanData.ToArray();
_Average = new double[raw.Length];
_Sigma = new double[raw.Length];
_AveragePlusSigma = new double[raw.Length];
//1. Построим среднее
_Average = CurveProcessingTools.WindowAVGC(_IntensityCleanData, windowWidth).ToArray();
//2. Построим сигму
_Sigma = CurveProcessingTools.WindowDispersion(_Average.ToList(), windowWidth).ToArray();
//3. Построим среднее + 3.5 * сигма
for (int i = 0; i < raw.Length; i++)
{
_AveragePlusSigma[i] = _Average[i] + 3.0 * _Sigma[i];
}
//4. Найдем вспышки
SparkleIndexes.Clear();
for (int i = 0; i < raw.Length;)
{
//идем по всему сигналу, если среднее + 3.5 сигма меньше основной кривой
//начинамем поиск максимума, начальной и конечной точки
if (_AveragePlusSigma[i] < raw[i])
{
int left = i, right = i;
// идем в право до уровня сигма
while (right < raw.Length && _AveragePlusSigma[right] < raw[right])
{
right++;
}
#region Уточнение границ
// теперь left и right показывают индексные координаты точек на уровне пересечения с кривой уровня неслучайности.
// найдем истинную левую граицу
while (left > 5)
{
// будем сдвигаться влево
//пока среднее от 4 точек до текущей не превысит её
double sum = 0;
for (int j = left - 5; j < left; j++)
{
sum += raw[j];
}
sum /= 5;
if (sum > raw[left])
{
break;
}
else
{
left--;
}
}
// найдем истинную правую границу
while (right + 6 < raw.Length)
{
// будем сдвигаться вправо
//пока среднее от 4 точек после текущей не превысит её
List <double> sum = new List <double>();;
for (int j = right + 1; j < right + 5; j++)
{
sum.Add(raw[j]);
}
if (sum.Average() > raw[right])
{
break;
}
else
{
right++;
}
}
// к этому моменту у нас есть координаты начала и конца события вспышки
#endregion
//найдем максимум светимости события вспышки.
double max = double.MinValue;
for (int j = left; j < right; j++)
{
if (raw[j] > max)
{
max = raw[j];
}
}
//если разница между уровнем отсечения в момент первого пересечения и максимумом существенна, добавим событие в список
if (max > _AveragePlusSigma[i] + SigmaLevel[left])
{
//if (max > 250)
SparkleIndexes.Add(new double[2] {
left, right
});
}
i = right + 1;
continue;
}
i++;
}
// finish
}
