// (0.2.0)
/// <summary>
/// 指定したディレクトリのparaファイルを読み込み，Scanparameterオブジェクトを生成します．
/// </summary>
/// <param name="directory"></param>
/// <returns></returns>
public static async Task <ScanParameter> GenerateAsync(string directory)
{
var parameter = new ScanParameter();
await parameter.LoadFromAsync(directory);
return(parameter);
}
public static ScanParameter Generate(string directory)
{
var parameter = new ScanParameter();
parameter.LoadFrom(directory);
return(parameter);
}
private async Task OutputFittedCsv(StreamWriter writer, ScanParameter originalParameter, EqualIntervalData targetData, FittingProfile.FittingResult result, bool outputConvolution)
{
for (int k = 0; k < originalParameter.PointsCount; k++)
{
List <string> cols = new List <string>();
// 0列: エネルギー値
cols.Add((originalParameter.Start + k * originalParameter.Step + result.Shift).ToString("f2"));
// 1列: 測定データ
cols.Add(targetData[k].ToString("f3"));
// 2～N列: 各成分(標準データ×ゲイン)
decimal conv = 0;
for (int j = 0; j < result.Standards.Count; j++)
{
var intensity = result.GetGainedStandard(j, k);
conv += intensity;
cols.Add(intensity.ToString("f3"));
}
// 最終列: 成分の総和
if (outputConvolution)
{
cols.Add(conv.ToString("f3"));
}
await writer.WriteLineAsync(string.Join(",", cols));
}
}
// とりあえず．
public void LoadFrom(string directory)
{
// パラメータを読み込む。
_scanParameter = ScanParameter.Generate(directory);
// データを読み込む。
using (var reader = new BinaryReader(new FileStream(Path.Combine(directory, "data"), FileMode.Open, FileAccess.Read)))
{
_data = EqualIntervalData.Generate(reader);
}
}
/// <summary>
/// 与えられたパラメータによりシフトされたデータ列を返します．
/// </summary>
/// <param name="parameter">エネルギー軸の範囲の情報だけを用いています．</param>
/// <param name="m"></param>
/// <returns></returns>
public async Task <IList <decimal> > GetDataAsync(ScanParameter parameter, int m, decimal shift = 0, decimal gain = 1)
{
if (m <= 0)
{
throw new ArgumentException("mには正の値を与えて下さい．");
}
var ws = await WideScan.GenerateAsync(this.DirectoryName);
return(ws.Differentiate(m)
.GetInterpolatedData(parameter.Start - shift, parameter.Step, parameter.PointsCount)
.Select(d => d * ws.Parameter.NormalizationGain / parameter.NormalizationGain * gain).ToList());
}
public async Task LoadFromAsync(string directory)
{
// パラメータを読み込む。
_scanParameter = await ScanParameter.GenerateAsync(directory);
// データを読み込む。
using (var reader = new BinaryReader(new FileStream(Path.Combine(directory, "data"), FileMode.Open, FileAccess.Read)))
{
_data = await EqualIntervalData.GenerateAsync(reader);
}
//Loaded(this, EventArgs.Empty);
}
public async Task LoadFromAsync(string directory)
{
using (var reader = new StreamReader(new FileStream(Path.Combine(directory, "para"), FileMode.Open, FileAccess.Read)))
{
while (reader.Peek() > -1)
{
var line = await reader.ReadLineAsync();
var cols = line.Split(new string[] { " " }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
if (cols.Count() > 1)
{
switch (cols[0])
{
case "$AP_SPC_WSTART":
Start = Convert.ToDecimal(cols[1]);
break;
case "$AP_SPC_WSTOP":
Stop = Convert.ToDecimal(cols[1]);
break;
case "$AP_SPC_WSTEP":
Step = Convert.ToDecimal(cols[1]);
break;
// とりあえず無視する。
//case "$AP_SPC_WPOINTS":
// _scanParameter.noPoints = Convert.ToInt32(cols[1]);
// break;
// 正規化に関しては、とりあえず電流とdwellだけ考慮する。Tiltや加速電圧はあとで考える。
case "$AP_PCURRENT":
Current = ScanParameter.ConvertPressure(cols[1]);
break;
case "$AP_SPC_WDWELL":
Dwell = Convert.ToDecimal(cols[1]) * 1e-3M;
break;
case "$AP_SPC_W_XSHIFT":
XShift = Convert.ToDecimal(cols[1]);
break;
case "$AP_STGTILT":
Tilt = Convert.ToDouble(cols[1]);
break;
}
}
}
}
}
// (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
}
// (0.3.0)Tiltを考慮．
#region *パラメータを読み込む(ReadParaPeakAsync)
/// <summary>
/// para.peakファイルを読み込みます。
/// </summary>
/// <param name="directory"></param>
/// <returns></returns>
protected async Task <ROISpectra[]> ReadParaPeakAsync(string directory)
{
// $AP_DEP_ROI_NOFEXE 6
/*
* $AP_DEP_ROI_EXEMOD 1 1
* $AP_DEP_ROI_NAME 1 Ti
* $AP_DEP_ROI_START 1 404.00
* $AP_DEP_ROI_STOP 1 431.00
* $AP_DEP_ROI_STEP 1 0.50
* $AP_DEP_ROI_POINTS 1 55
* $AP_DEP_ROI_DWELL 1 200
* $AP_DEP_ROI_SWEEPS 1 5
* $AP_DEP_ROI_ACQRSF 1 0.414
*/
//ROIParameters[0] = new ROIParameter();
ROISpectra[] roi_spectra = null;
decimal? current = null;
double? tilt = null;
using (var reader = new StreamReader(new FileStream(Path.Combine(directory, "para"), FileMode.Open, FileAccess.Read)))
{
while (reader.Peek() > -1)
{
var line = await reader.ReadLineAsync();
var cols = line.Split(new string[] { " " }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
if (cols.Count() > 1)
{
switch (cols[0])
{
case "$AP_DEP_CYCLES":
Cycles = Convert.ToInt32(cols[1]);
break;
case "$AP_PCURRENT":
current = ScanParameter.ConvertPressure(cols[1], cols[2]);
break;
case "$AP_STGTILT":
tilt = Convert.ToDouble(cols[1]);
break;
case "$AP_DEP_ROI_NOFEXE":
int count = Convert.ToInt32(cols[1]);
roi_spectra = new ROISpectra[count];
for (int i = 0; i < count; i++)
{
// ここで各要素を初期化しておく。
roi_spectra[i] = new ROISpectra();
}
break;
//goto SCAN_ROI; // switch内でループから脱出するための黒魔術。
}
}
}
}
if (roi_spectra == null)
{
throw new Exception("para.peakファイルに $AP_DEP_ROI_NOFEXEキーがありませんでした。");
}
// roi_parametersが初期化されていることを保証するために、ループを2つに分ける。
//SCAN_ROI:
int ch;
using (var reader = new StreamReader(new FileStream(Path.Combine(directory, "para.peak"), FileMode.Open, FileAccess.Read)))
{
while (reader.Peek() > -1)
{
var line = reader.ReadLine();
var cols = line.Split(new string[] { " " }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
if (cols.Count() > 1)
{
switch (cols[0])
{
case "$AP_DEP_ROI_NAME":
ch = Convert.ToInt32(cols[1]) - 1;
roi_spectra[ch].Name = cols[2];
break;
case "$AP_DEP_ROI_START":
ch = Convert.ToInt32(cols[1]) - 1;
roi_spectra[ch].Parameter.Start = Convert.ToDecimal(cols[2]);
break;
case "$AP_DEP_ROI_STOP":
ch = Convert.ToInt32(cols[1]) - 1;
roi_spectra[ch].Parameter.Stop = Convert.ToDecimal(cols[2]);
break;
case "$AP_DEP_ROI_STEP":
ch = Convert.ToInt32(cols[1]) - 1;
roi_spectra[ch].Parameter.Step = Convert.ToDecimal(cols[2]);
break;
//case "$AP_DEP_ROI_POINTS":
// ch = Convert.ToInt32(cols[1]) - 1;
// ROIParameters[ch].noPoints = Convert.ToInt32(cols[2]);
// break;
case "$AP_DEP_ROI_DWELL":
ch = Convert.ToInt32(cols[1]) - 1;
roi_spectra[ch].Parameter.Dwell = Convert.ToInt32(cols[2]) * 1e-3M;
// ここでcurrentを設定する。
roi_spectra[ch].Parameter.Current = current.Value; // HasValueでないことは想定していない。
// ※AP_STGTILTがAP_DEP_ROI_NOFEXEより後に出てくるので，ここでは値が設定されていない！
roi_spectra[ch].Parameter.Tilt = tilt.Value; // HasValueでないことは想定していない。
break;
}
}
}
}
return(roi_spectra);
}
/// <summary>
/// シフトを考慮した固定参照データを読み込みます．
/// </summary>
/// <param name="references"></param>
/// <param name="parameter"></param>
/// <returns></returns>
static async Task <List <List <decimal> > > LoadShiftedFixedStandardsData(ICollection <FixedSpectrum> references, ScanParameter parameter)
{
List <List <decimal> > standards = new List <List <decimal> >();
foreach (var item in references)
{
var ws = await WideScan.GenerateAsync(item.DirectoryName);
standards.Add(
ws.Differentiate(3)
.GetInterpolatedData(parameter.Start - item.Shift, parameter.Step, parameter.PointsCount)
.Select(d => d * ws.Parameter.NormalizationGain / parameter.NormalizationGain * item.Gain).ToList()
);
}
return(standards);
}
FitForOneShiftResult DecideShift(EqualIntervalData targetData, ScanParameter originalParameter)
{
var gains = new Dictionary <decimal, Vector <double> >();
Dictionary <decimal, decimal> residuals = new Dictionary <decimal, decimal>();
var best_fit_result = new FitForOneShiftResult();
List <decimal> shiftList = new List <decimal>();
// 1回目
for (int m = -6; m < 7; m++)
{
shiftList.Add(0.5M * m); // とりあえず。
}
Trace.WriteLine($"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($"residual = {residual} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
return(new FitForOneShiftResult {
Gain = gain, Shift = shift, Residual = residual
});
}
#endregion
#endregion
}
#endregion
#endregion
}
/// <summary>
///
/// </summary>
/// <param name="cycle">対象サイクル．デバッグ出力にしか使用していません．</param>
/// <param name="data"></param>
/// <param name="originalParameter"></param>
/// <returns></returns>
//public async Task<FittingResult> FitOneCycle(int cycle, EqualIntervalData data, ScanParameter originalParameter)
public FittingResult FitOneCycle(int cycle, EqualIntervalData data, ScanParameter originalParameter)
{
#region 固定参照スペクトルを取得する。(一時的にコメントアウト中)
/*
* List<decimal> fixed_data = new List<decimal>();
* if (FixedSpectra.Count > 0)
* {
* var v_data = await FixedSpectra.ForEachAsync(
* async sp => await sp.GetShiftedDataAsync(d_data.Parameter, 3), 10);
*
* for (int j = 0; j < v_data.First().Count; j++)
* {
* fixed_data.Add(v_data.Sum(one => one[j]));
* }
* }
*/
#endregion
/// フィッティング対象となるデータ。すなわち、もとのデータからFixされた分を差し引いたデータ。
//var target_data = fixed_data.Count > 0 ? data.Substract(fixed_data) : data;
// なんだけど、とりあえずはFixedを考慮しない。
var target_data = data;
if (!FixEnergyShift)
{
#region A.最適なエネルギーシフト量を見つける場合
Trace.WriteLine($"Cycle {cycle} START!! {DateTime.Now} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
var best_fitting_result = DecideShift(target_data, originalParameter);
var best_shift = best_fitting_result.Shift;
Trace.WriteLine($" {cycle} 本当に最適なシフト値は {best_shift} だよ！");
Trace.WriteLine($"Cycle {cycle} END!! {DateTime.Now} [{Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}]");
// シフトされた参照スペクトルを読み込む。
var best_shifted_parameter = originalParameter.GetShiftedParameter(best_shift);
//var best_standards = LoadShiftedStandardsDataAsync(ReferenceSpectra, best_shifted_parameter);
var best_standards = LoadShiftedStandardsData(ReferenceSpectra, best_shifted_parameter);
var best_gain = best_fitting_result.Gain;
return(new FittingResult {
Shift = best_shift, Gains = best_gain.Select(d => Convert.ToDecimal(d)).ToArray(), Standards = best_standards
});
#endregion
}
else
{
#region B.エネルギーシフト量を自分で与える場合
var shifted_parameter = originalParameter.GetShiftedParameter(FixedEnergyShift);
// 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($"Cycle {cycle}");
var gains = GetOptimizedGains(WithOffset, target_data, standards.ToArray());
for (int j = 0; j < ReferenceSpectra.Count; j++)
{
Trace.WriteLine($" {ReferenceSpectra[j].Name} : {gains[j]}");
}
Trace.WriteLine($" Const : {gains[ReferenceSpectra.Count]}");
return(new FittingResult
{
Shift = FixedEnergyShift,
Standards = standards,
Gains = gains.Select(d => Convert.ToDecimal(d)).ToArray()
});
#endregion
}
// 出力は呼び出し元で行う！
}
public ROISpectra()
{
Parameter = new ScanParameter();
}
/// <summary>
/// 与えられたパラメータによりシフトされたデータ列を返します．
/// </summary>
/// <param name="parameter">エネルギー軸の範囲の情報だけを用いています．</param>
/// <param name="m"></param>
/// <returns></returns>
public async Task <IList <decimal> > GetShiftedDataAsync(ScanParameter parameter, int m)
{
return(await GetDataAsync(parameter, m, Shift, Gain));
}
