/*Проверка с помощью критерия Зигерта-Котельникова по Y*/
private void button6_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
var y = 0.0;
var p1 = 0.0;
var p2 = 0.0;
string inputBuffer;
var eps = 0.01;
try
{
// ввод исходных данных
inputBuffer = TextBox16Copy.Text;
p1 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox19Copy.Text;
p2 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox20.Text;
y = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox24.Text;
eps = Convert.ToDouble(inputBuffer);
} catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message);
}
TextBox23.Text = MathTpr.DeterminationOfTheSiegert_KotelnikovY(fYS1, fYS2, y, p1, p2,
_sigmaY1, _sigmaY2, _averageY1, _averageY2, eps);
}
/*Проверка с помощью критерия Зигерта-Котельникова по X*/
private void button5_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
var x = 0.0;
var p1 = 0.0;
var p2 = 0.0;
string inputBuffer;
var eps = 0.01;
try
{
// ввод исходных данных
inputBuffer = TextBox16.Text;
p1 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox19.Text;
p2 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox18.Text;
x = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox24.Text;
eps = Convert.ToDouble(inputBuffer);
} catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message);
}
TextBox22.Text = MathTpr.DeterminationOfTheSiegert_KotelnikovX(fXS1, fXS2, x, p1, p2,
_sigmaX1, _sigmaX2, _averageX1, _averageX2, eps);
}
/*Определение порогового значения y по условию минимума числа ошибочных решений*/
private void button4_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
var yPor = 0.0;
var p1 = 0.0;
var p2 = 0.0;
string inputBuffer;
var eps = 0.01;
try
{
// ввод исходных данных
inputBuffer = TextBox16Copy.Text;
p1 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox19Copy.Text;
p2 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox24.Text;
eps = Convert.ToDouble(inputBuffer);
} catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message);
}
yPor = MathTpr.DetermThresholdValuesMinNumberOfErroneousDecisionsY(fYS1, fYS2, p1, p2,
_sigmaY1, _sigmaY2, _averageY1, _averageY2, eps);
TextBox21.Text = yPor.ToString();
}
/*Определение порогового значения y по условию минимума среднего риска*/
private void button3_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
var yPor = 0.0;
var c11 = -1.0;
var c22 = -1.0;
var c12 = 0.0;
var c21 = 0.0;
var p1 = 0.0;
var p2 = 0.0;
string inputBuffer;
try
{
// ввод исходных данных
// ввод стоимости ошибок
inputBuffer = TextBox14Copy.Text;
c12 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox15Copy.Text;
c21 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox16Copy.Text;
p1 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox19Copy.Text;
p2 = Convert.ToDouble(inputBuffer);
} catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message);
}
yPor = MathTpr.DetermThresholdValuesMinAverageRisk(c11, c12, c21, c22, p1, p2,
_sigmaY1, _sigmaY2, _averageY1, _averageY2);
TextBox17.Text = yPor.ToString();
}
private void button_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
var xyzDataSeries3D1 = new XyzDataSeries3D <double>();
var xyzDataSeries3D2 = new XyzDataSeries3D <double>();
_n1 = 0;
_n2 = 0;
var mu1X = 0.0;
var mu1Y = 0.0;
var mu2X = 0.0;
var mu2Y = 0.0;
var sigma1X = 0.0;
var sigma1Y = 0.0;
var sigma2X = 0.0;
var sigma2Y = 0.0;
var eps = 0.01;
string inputBuffer;
try
{
// ввод исходных данных
inputBuffer = TextBox.Text;
_n1 = Convert.ToInt32(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox1.Text;
_n2 = Convert.ToInt32(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox2.Text;
mu1X = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox3.Text;
mu1Y = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox4.Text;
mu2X = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox5.Text;
mu2Y = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox6.Text;
sigma1X = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox7.Text;
sigma1Y = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox8.Text;
sigma2X = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox9.Text;
sigma2Y = Convert.ToDouble(inputBuffer);
inputBuffer = TextBox24.Text;
eps = Convert.ToDouble(inputBuffer);
} catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message);
}
List <Point> setP1;
List <Point> setP2;
var normRand = new NormalRandom();
var set1 = new SetPoint(mu1X, sigma1X, mu1Y, sigma1Y, _n1, normRand);
var set2 = new SetPoint(mu2X, sigma2X, mu2Y, sigma2Y, _n2, normRand);
setP1 = set1.get_list_point();
setP2 = set2.get_list_point();
var ro1 = MathTpr.CalculationOfCorrelationCoefficient(setP1, mu1X, mu1Y, sigma1X, sigma1X);
var ro2 = MathTpr.CalculationOfCorrelationCoefficient(setP2, mu2X, mu2Y, sigma2X, sigma2X);
// определение фактических значений мат. ожиданий и среднеквадратических отклонений
_averageX1 = set1.calculate_Average_Value_x();
_averageY1 = set1.calculate_Average_Value_y();
_averageX2 = set2.calculate_Average_Value_x();
_averageY2 = set2.calculate_Average_Value_y();
_sigmaX1 = Math.Sqrt(MathTpr.DispersionX(setP1, _averageX1));
_sigmaY1 = Math.Sqrt(MathTpr.DispersionY(setP1, _averageY1));
_sigmaX2 = Math.Sqrt(MathTpr.DispersionX(setP2, _averageX2));
_sigmaY2 = Math.Sqrt(MathTpr.DispersionY(setP2, _averageY2));
// построение точек на плоскости XY
foreach (var item in setP1)
{
var x = item.X;
var z = item.Y;
item.Z = MathTpr.func_Gauss_XY(item.X, item.Y, sigma1X, sigma1Y, mu1X, mu1Y, ro1);
var y = 0;
xyzDataSeries3D1.Append(x, y, z);
}
foreach (var item in setP2)
{
var x = item.X;
var z = item.Y;
item.Z = MathTpr.func_Gauss_XY(item.X, item.Y, sigma2X, sigma2Y, mu2X, mu2Y, ro2);
var y = 0;
xyzDataSeries3D2.Append(x, y, z);
}
xyzDataSeries3D1.SeriesName = "S1";
xyzDataSeries3D2.SeriesName = "S2";
PointGrid.DataContext = setP1;
PointGridCopy.DataContext = setP2;
if (_graph != null)
{
_graph = new _3DGraph {
Visibility = Visibility.Visible
};
}
// создание формы с графиком
_graph?.PaintGraph(set1, set2, sigma1X, sigma1Y, mu1X,
mu1Y, mu2X, mu2Y, sigma2X, sigma2Y, _n1, _n2);
}
public void PaintGraph(SetPoint set1, SetPoint set2, double sigma1X, double sigma1Y, double mu1X,
double mu1Y, double mu2X, double mu2Y, double sigma2X, double sigma2Y, int n1, int n2)
{
var xCen = 0.0;
var yCen = 0.0;
var setP1 = set1.get_list_point();
var setP2 = set2.get_list_point();
var xyzDataSeries3D1 = new XyzDataSeries3D <double>();
var xyzDataSeries3D2 = new XyzDataSeries3D <double>();
var ro1 = MathTpr.CalculationOfCorrelationCoefficient(setP1, mu1X, mu1Y, sigma1X, sigma1X);
var ro2 = MathTpr.CalculationOfCorrelationCoefficient(setP2, mu2X, mu2Y, sigma2X, sigma2X);
foreach (var item in setP1)
{
var x = item.X;
var z = item.Y;
item.Z = MathTpr.func_Gauss_XY(item.X, item.Y, sigma1X, sigma1Y, mu1X, mu1Y, ro1);
var y = 0;
xyzDataSeries3D1.Append(x, y, z);
}
foreach (var item in setP2)
{
var x = item.X;
var z = item.Y;
item.Z = MathTpr.func_Gauss_XY(item.X, item.Y, sigma2X, sigma2Y, mu2X, mu2Y, ro2);
var y = 0;
xyzDataSeries3D2.Append(x, y, z);
}
xyzDataSeries3D1.SeriesName = "S1";
xyzDataSeries3D2.SeriesName = "S2";
// построение плотностей проекций множеств S1 и S2
// данные полученные из практически заданных СВ величин
var averageX1 = set1.calculate_Average_Value_x();
var averageY1 = set1.calculate_Average_Value_y();
var averageX2 = set2.calculate_Average_Value_x();
var averageY2 = set2.calculate_Average_Value_y();
// построение плотности проекции f(x/S1)
var dispersionX1 = MathTpr.DispersionX(setP1, averageX1);
var sigmaX1 = Math.Sqrt(dispersionX1);
var xyzDataSeries3D3 = MathTpr.f_x_Si(averageX1, sigmaX1, n1, MainWindow.fXS1);
xyzDataSeries3D3.SeriesName = "f(x/S1)";
// построение плотности проекции f(x/S2)
var dispersionX2 = MathTpr.DispersionX(setP2, averageX2);
var sigmaX2 = Math.Sqrt(dispersionX2);
var xyzDataSeries3D4 = MathTpr.f_x_Si(averageX2, sigmaX2, n2, MainWindow.fXS2);
xyzDataSeries3D4.SeriesName = "f(x/S2)";
// построение плотности проекции f(y/S1)
var dispersionY1 = MathTpr.DispersionY(setP1, averageY1);
var sigmaY1 = Math.Sqrt(dispersionY1);
var xyzDataSeries3D5 = MathTpr.f_y_Si(averageY1, sigmaY1, n1, MainWindow.fYS1);
xyzDataSeries3D5.SeriesName = "f(y/S1)";
// построение плотности проекции f(y/S2)
var dispersionY2 = MathTpr.DispersionY(setP2, averageY2);
var sigmaY2 = Math.Sqrt(dispersionY2);
var xyzDataSeries3D6 = MathTpr.f_y_Si(averageY2, sigmaY2, n2, MainWindow.fYS2);
xyzDataSeries3D6.SeriesName = "f(y/S2)";
// нахождение центра между образами
xCen = Math.Abs(mu1X - mu2X) / 2;
yCen = Math.Abs(mu1Y - mu2Y) / 2;
/* Вычисление расстояния до центра от одного из образов, т.к. это центр – следовательно
* расстояние от первого и второго образа одинаково. Берем данные первого образа.*/
var distance = Math.Sqrt(Math.Pow(xCen - mu1X, 2) + Math.Pow(yCen - mu1Y, 2));
// определяем, что это расстояние больше чем среднеквадратическое отклонение любого образа
// если меньше, то берем значение большего среднеквадратического отклонения
if (sigma1X > distance)
{
distance = sigma1X;
}
if (sigma1Y > distance)
{
distance = sigma1Y;
}
if (sigma2X > distance)
{
distance = sigma2X;
}
if (sigma2Y > distance)
{
distance = sigma2Y;
}
// данное значение нам необходимо для построения поверхности определённого размера
// чтобы её отображение на диаграмме было корректным и без смещения относительно других объектов
// данное значение было определено эмпирическим путем
var meshDataSeries1 = MathTpr.ConstructionSurfaceDistribution(xCen, yCen, distance, sigma1X, sigma1Y, mu1X, mu1Y, ro1);
meshDataSeries1.SeriesName = "f(x,y/S1)";
var meshDataSeries2 = MathTpr.ConstructionSurfaceDistribution(xCen, yCen, distance, sigma2X, sigma2Y, mu2X, mu2Y, ro2);
meshDataSeries2.SeriesName = "f(x,y/S2)";
ScatterSeries3D_1.DataSeries = xyzDataSeries3D1;
ScatterSeries3D_2.DataSeries = xyzDataSeries3D2;
PointLineSeries3D.DataSeries = xyzDataSeries3D3;
PointLineSeries3D_1.DataSeries = xyzDataSeries3D4;
PointLineSeries3D_2.DataSeries = xyzDataSeries3D5;
PointLineSeries3D_3.DataSeries = xyzDataSeries3D6;
surfaceMeshRenderableSeries.DataSeries = meshDataSeries1;
surfaceMeshRenderableSeries_2.DataSeries = meshDataSeries2;
}
