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！
}