/// <summary>
/// 残差2乗和を求めてそれを返します。
/// </summary>
/// <param name="data">測定データ．</param>
/// <param name="reference">(一般には複数の)参照データ．</param>
/// <returns></returns>
static decimal CulculateResidual(bool with_offset, IList <decimal> data, params IList <decimal>[] references) // C# 6.0 で，params引数に配列型以外も使えるようになった．
{
// 2.最適値なゲイン係数(+オフセット値)を求める
var gains = GetOptimizedGains(with_offset, data, references);
// 3.残差を求める
var residual = EqualIntervalData.GetTotalSquareResidual(data, gains.ToArray(), references); // 残差2乗和
Trace.WriteLine($"residual = {residual}");
return(residual);
}
FitForOneShiftResult DecideShift(EqualIntervalData targetData, ScanParameter originalParameter)
{
var gains = new Dictionary <decimal, Vector <double> >();
Dictionary <decimal, decimal> residuals = new Dictionary <decimal, decimal>();
var best_fit_result = new FitForOneShiftResult();
List <decimal> shiftList = new List <decimal>();
// 1回目
for (int m = -6; m < 7; m++)
{
shiftList.Add(0.5M * m); // とりあえず。
}
Trace.WriteLine($"SearchShift START!! {DateTime.Now:O} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
best_fit_result = SearchBestShift(shiftList, best_fit_result);
var best_shift = best_fit_result.Shift;
Trace.WriteLine($"SearchShift Completed!! {DateTime.Now:O} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
Trace.WriteLine($"シフト値は {best_shift} がよさそうだよ！");
// 2回目
shiftList.Clear();
for (int i = 1; i < 5; i++)
{
shiftList.Add(best_shift + 0.1M * i);
shiftList.Add(best_shift - 0.1M * i);
}
return(SearchBestShift(shiftList, best_fit_result));
#region ローカル関数
#region **与えられたシフト量から最適なものを探す(SearchBestShift)
FitForOneShiftResult SearchBestShift(
IEnumerable <decimal> shiftCandidates,
FitForOneShiftResult previousResult)
{
var best_result = previousResult;
// ※たぶん，メンバ変数にする必要がある．
var _cancellation_token = new CancellationToken();
object lockObject = new object();
var loopResult = Parallel.ForEach <decimal, FitForOneShiftResult>(
shiftCandidates,
new ParallelOptions {
CancellationToken = _cancellation_token
},
() => best_result,
(shift, state, best) =>
{
return(FitForOneShift(shift));
},
(result) => {
lock (lockObject)
{
if (!best_result.Residual.HasValue || best_result.Residual.Value > result.Residual.Value)
{
best_result = result;
}
}
}
);
return(best_result);
#region ローカル関数
#region ***1つのシフト量に対してフィッティングを行う(FitForOneShift)
// とりあえず同期版を使う．
// IO待ちのメソッドではないので，asyncにしない方がよい？
FitForOneShiftResult FitForOneShift(decimal shift)
{
Trace.WriteLine($"shift : {shift} {DateTime.Now:O} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
var shifted_parameter = originalParameter.GetShiftedParameter(shift);
// ここを非同期にすると，制御が返らなくなる？
// シフトされた参照スペクトルを読み込む。
var standards = LoadShiftedStandardsData(ReferenceSpectra, shifted_parameter);
// フィッティングを行い、
//Trace.WriteLine($"Cycle {cycle}");
var gain = GetOptimizedGains(WithOffset, targetData, standards.ToArray());
//gains.Add(shift, );
for (int j = 0; j < ReferenceSpectra.Count; j++)
{
Trace.WriteLine($" {ReferenceSpectra[j].Name} : {gain[j]} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
}
Trace.WriteLine($" Const : {gain[ReferenceSpectra.Count]} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
// 残差を取得する。
var residual = EqualIntervalData.GetTotalSquareResidual(targetData, gain.ToArray(), standards.ToArray()); // 残差2乗和
//residuals.Add(shift, residual);
Trace.WriteLine($"residual = {residual} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
return(new FitForOneShiftResult {
Gain = gain, Shift = shift, Residual = residual
});
}
#endregion
#endregion
}
#endregion
#endregion
}
