A library used to compare signal-to-noise ratio.
Include CNR file format conversion, difference calculation and plotting.
Lead Programmer:
- Sheng Guoliang [email protected]
Contributors:
- Yang Fawang [email protected]
- Wang Xiaobing [email protected]
| Date | Version Info |
|---|---|
| 2024-11-20 | Release 1.0 |
| 2024-11-29 | Release 1.1 |
| 2024-12-05 | Release 1.2 |
cnrs = cnrdiff.log2cnr(['0002295h.log'])
print(cnrs['0002295h.log.cnr'])Output:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
0 2024-10-21T08:00:00 1 G03 0.00 S1C 40.0 S2C 45.0 S2W 40.0 S5I 46.0
1 2024-10-21T08:00:00 1 G16 0.00 S1C 44.0 S2W 34.0 None NaN None NaN
2 2024-10-21T08:00:00 1 G26 72.19 S1C 48.0 S2C 48.0 S2W 49.0 S5I 49.0
3 2024-10-21T08:00:00 1 G28 54.10 S1C 44.0 S2C 49.0 S2W 36.0 S5I 49.0
4 2024-10-21T08:00:00 1 G29 29.28 S1C 38.0 S2C 33.0 S2W 23.0 None NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
154214 2024-10-21T09:00:00 3601 C39 69.81 S2I 49.0 S6I 47.0 None NaN None NaN
154215 2024-10-21T09:00:00 3601 C40 50.54 S2I 47.0 S6I 47.0 None NaN None NaN
154216 2024-10-21T09:00:00 3601 C45 40.91 S2I 47.0 S6I 49.0 None NaN None NaN
154217 2024-10-21T09:00:00 3601 C59 47.34 S2I 47.0 S6I 48.0 None NaN None NaN
154218 2024-10-21T09:00:00 3601 C60 31.67 S2I 43.0 S6I 45.0 None NaN None NaN
[154219 rows x 12 columns]
logflist = ['0002295h.log', '0005295h.log', '0041295h.log']
cnrs = cnrdiff.log2cnr(logflist)
dcnrs = cnrdiff.cnr2dcnr(cnrs)
print(dcnrs['0005295h.log.cnr.dcnr'])Output:
S1C S1X S2C S2I S2P S6I S7I S2W S5I S5X S7X
PRN
C01 NaN NaN NaN -0.940572 NaN 0.085532 -0.843655 NaN NaN NaN NaN
C02 NaN NaN NaN -1.191891 NaN 0.429325 -0.875868 NaN NaN NaN NaN
C03 NaN NaN NaN -0.871425 NaN 0.767287 -0.167453 NaN NaN NaN NaN
C04 NaN NaN NaN -1.157456 NaN -0.718967 -0.314079 NaN NaN NaN NaN
C06 NaN NaN NaN -0.649542 NaN 0.709525 -0.185782 NaN NaN NaN NaN
C07 NaN NaN NaN -0.628992 NaN -0.109414 -0.797001 NaN NaN NaN NaN
C08 NaN NaN NaN -7.029925 NaN -7.659138 -8.090604 NaN NaN NaN NaN
C09 NaN NaN NaN -0.430158 NaN 0.553180 -0.311580 NaN NaN NaN NaN
C10 NaN NaN NaN -0.613441 NaN -0.668148 -1.409331 NaN NaN NaN NaN
C13 NaN NaN NaN -0.420030 NaN -0.170935 -1.856699 NaN NaN NaN NaN
C16 NaN NaN NaN -0.250764 NaN 0.668981 -0.287420 NaN NaN NaN NaN
C19 NaN NaN NaN -0.715357 NaN -0.722855 NaN NaN NaN NaN NaN
C21 NaN NaN NaN -0.637597 NaN -0.221556 NaN NaN NaN NaN NaN
C22 NaN NaN NaN -1.140517 NaN 0.246876 NaN NaN NaN NaN NaN
C27 NaN NaN NaN -0.660690 NaN 0.482968 NaN NaN NaN NaN NaN
C29 NaN NaN NaN -1.968718 NaN -0.774428 NaN NaN NaN NaN NaN
C30 NaN NaN NaN -1.069425 NaN -0.106082 NaN NaN NaN NaN NaN
C36 NaN NaN NaN -0.360178 NaN 0.860317 NaN NaN NaN NaN NaN
C38 NaN NaN NaN -1.204633 NaN -0.822394 NaN NaN NaN NaN NaN
C39 NaN NaN NaN -0.246876 NaN 0.602888 NaN NaN NaN NaN NaN
C40 NaN NaN NaN -0.486254 NaN -0.064704 NaN NaN NaN NaN NaN
C45 NaN NaN NaN -1.191613 NaN -0.384615 NaN NaN NaN NaN NaN
C59 NaN NaN NaN -0.490419 NaN 0.075257 NaN NaN NaN NaN NaN
C60 NaN NaN NaN -0.384060 NaN -1.341294 NaN NaN NaN NaN NaN
E02 NaN 0.028881 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.704249 0.470425
E03 NaN -1.054074 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.616438 -0.138428
E07 NaN -0.602333 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.645376 0.058595
E08 NaN -0.708137 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.638156 -0.257706
E27 NaN -0.317690 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -0.507359 -1.391002
E29 NaN -0.891760 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN -0.697708 -1.014139
E30 NaN -0.801444 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0.892252 0.099417
G03 -1.185782 NaN -1.468857 NaN NaN NaN NaN -1.909297 -0.956679 NaN NaN
G04 -1.012480 NaN -1.029914 NaN NaN NaN NaN -1.265208 -0.205828 NaN NaN
G16 -1.130242 NaN NaN NaN NaN NaN NaN -1.521244 NaN NaN NaN
G26 -0.423493 NaN 0.109136 NaN NaN NaN NaN -0.277978 0.285754 NaN NaN
G27 -0.928958 NaN -1.408960 NaN NaN NaN NaN -2.466618 -0.895877 NaN NaN
G28 -0.141905 NaN 0.383505 NaN NaN NaN NaN 0.147459 0.844210 NaN NaN
G29 -1.328652 NaN -0.748343 NaN NaN NaN NaN -1.765429 NaN NaN NaN
G31 -0.170786 NaN 0.321577 NaN NaN NaN NaN 0.034713 NaN NaN NaN
G32 -1.343793 NaN -0.820605 NaN NaN NaN NaN -2.168564 -0.294085 NaN NaN
R04 -0.536518 NaN NaN NaN -1.141905 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R05 -0.286865 NaN NaN NaN 0.102194 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R14 -1.866949 NaN NaN NaN -1.413515 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R15 -0.825326 NaN NaN NaN 0.395446 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R16 -2.187170 NaN NaN NaN -0.758400 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R17 -0.660695 NaN NaN NaN -0.220414 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R18 -2.040590 NaN NaN NaN 0.568744 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
R24 -1.121621 NaN NaN NaN -0.724670 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
logflist = ['11121980.24O', '11131980.24O']
dcnrflist = ['11121980.csv', '11131980.csv']
start = datetime.datetime(2024, 7, 16, 9, 0, 0)
end = datetime.datetime(2024, 7, 16, 10, 0, 0)
interval = 5
ele_cut = 20.0
cnrdiff.log2cnr(logflist, save=False, start=start, end=end, interval=interval, ele_cut=ele_cut)
cnrdiff.cnr2dcnr(cnrflist, save=dcnrflist, plot=True, how='MAX', by='SYS')>>> dcnrflist1 = ['0002295h.log.cnr.dcnr', '0005295h.log.cnr.dcnr', '0041295h.log.cnr.dcnr']
>>> dcnrflist2 = ['11121980.csv', '11131980.csv']
>>> cnrdiff.dcnr2xlsx([dcnrflist1, dcnrflist2], 'summary.xlsx')