src/daComposant/daDiagnostics/RMS.py

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   2 #
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  16 #  License along with this library; if not, write to the Free Software
  17 #  Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  18 #
  19 #  See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  20 #
  21
  22 import math, numpy
  23 from daCore import BasicObjects, Persistence
  24
  25 # ==============================================================================
  26 class ElementaryDiagnostic(BasicObjects.Diagnostic,Persistence.OneScalar):
  27     """
  28     Calcul d'une RMS
  29     """
  30     def __init__(self, name = "", unit = "", basetype = None, parameters = {}):
  31         BasicObjects.Diagnostic.__init__(self, name, parameters)
  32         Persistence.OneScalar.__init__( self, name, unit, basetype = float)
  33
  34     def _formula(self, V1, V2):
  35         """
  36         Fait un écart RMS entre deux vecteurs V1 et V2
  37         """
  38         rms = math.sqrt( ((V2 - V1)**2).sum() / float(V1.size) )
  39         #
  40         return rms
  41
  42     def calculate(self, vector1 = None, vector2 = None, step = None):
  43         """
  44         Teste les arguments, active la formule de calcul et stocke le résultat
  45         """
  46         if vector1 is None or vector2 is None:
  47             raise ValueError("Two vectors must be given to calculate their RMS")
  48         V1 = numpy.array(vector1)
  49         V2 = numpy.array(vector2)
  50         if V1.size < 1 or V2.size < 1:
  51             raise ValueError("The given vectors must not be empty")
  52         if V1.size != V2.size:
  53             raise ValueError("The two given vectors must have the same size")
  54         #
  55         value = self._formula( V1, V2 )
  56         #
  57         self.store( value = value, step = step )
  58
  59 # ==============================================================================
  60 if __name__ == "__main__":
  61     print '\n AUTODIAGNOSTIC \n'
  62
  63     D = ElementaryDiagnostic("Ma RMS")
  64
  65     vect1 = [1, 2, 1, 2, 1]
  66     vect2 = [2, 1, 2, 1, 2]
  67     D.calculate(vect1,vect2)
  68     vect1 = [1, 3, 1, 3, 1]
  69     vect2 = [2, 2, 2, 2, 2]
  70     D.calculate(vect1,vect2)
  71     vect1 = [1, 1, 1, 1, 1]
  72     vect2 = [2, 2, 2, 2, 2]
  73     D.calculate(vect1,vect2)
  74     vect1 = [1, 1, 1, 1, 1]
  75     vect2 = [4, -2, 4, -2, -2]
  76     D.calculate(vect1,vect2)
  77     vect1 = [0.29, 0.97, 0.73, 0.01, 0.20]
  78     vect2 = [0.92, 0.86, 0.11, 0.72, 0.54]
  79     D.calculate(vect1,vect2)
  80     vect1 = [-0.23262176, 1.36065207,  0.32988102, 0.24400551, -0.66765848, -0.19088483, -0.31082575,  0.56849814,  1.21453443,  0.99657516]
  81     vect2 = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
  82     D.calculate(vect1,vect2)
  83     print " Les valeurs de RMS attendues sont les suivantes : [1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 0.53162016515553656, 0.73784217096601323]"
  84     print " Les RMS obtenues................................:", D.valueserie()
  85     print " La moyenne......................................:", D.mean()
  86     print
  87