Data format » History » Version 3
Anonymous, 03/05/2020 03:24 PM
| 1 | 1 | Anonymous | h1. Data format |
|---|---|---|---|
| 2 | |||
| 3 | 3 | Anonymous | La fonction de lecture des données est la suivantes, pour un fichier: |
| 4 | |||
| 5 | 1 | Anonymous | <pre><code class="python"> |
| 6 | def readFileADLINKCh0( filename, samplesPerFile, timeSerie_A ): |
||
| 7 | fd = open(filename,'rb') |
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| 8 | |||
| 9 | dum = np.fromfile(fd, dtype = np.uint16) |
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| 10 | |||
| 11 | timeSerie_A[:] = dum[:] |
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| 12 | |||
| 13 | fd.close() |
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| 14 | </code></pre> |
||
| 15 | 3 | Anonymous | |
| 16 | On fait une boucle pour lire tous les fichiers et créer un grand vecteur: |
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| 17 | 1 | Anonymous | |
| 18 | <pre><code class="python"> |
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| 19 | lastBuffer = (nbFiles-1) * buffersPerFile + firstBuffer |
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| 20 | for k in range( nbFiles ): |
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| 21 | |||
| 22 | # read the data |
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| 23 | nb = str( int( k * buffersPerFile + firstBuffer) ) |
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| 24 | filename = data_dir + "/record" + nb + ".bin" |
||
| 25 | readFileADLINKCh0( filename, samplesPerFile, timeSerie_A ) |
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| 26 | |||
| 27 | print("k = {}, block = {} / {}".format(k, nb, lastBuffer)) |
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| 28 | |||
| 29 | adc_A[ k, : ] = (timeSerie_A + offset) * scalingFactor |
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| 30 | </code></pre> |
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| 31 | 2 | Anonymous | |
| 32 | Les données étant lues, on remet en forme le vecteur pour ne garder que le signal correspondant aux rampes montantes: |
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| 33 | |||
| 34 | <pre><code class="python"> |
||
| 35 | A_reshaped = adc_A.reshape(nbFiles * rampsPerFile, samplesPerRamp) |
||
| 36 | </code></pre> |