added alternative

.gitignore

@@ -2,7 +2,7 @@
 __pycache__/
 *.py[cod]
 *$py.class
-
+wetransfer_files_2023-05-04_1807/
 # C extensions
 *.so
 
@@ -31,7 +31,7 @@ MANIFEST
 #  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
 *.manifest
 *.spec
-
+*.DS_Store
 # Installer logs
 pip-log.txt
 pip-delete-this-directory.txt

app.py

@@ -3,8 +3,6 @@ import gradio as gr
 from funcs.processor import process_data
 from funcs.plot_func import plot_sensor_data_from_json
 
-filename= 'Data/data/canter/normal/don/20220222-114107-Don-canter right 25steps.txt'
-
 with gr.Blocks(title='Cabasus') as cabasus_sensor:
     title = gr.Markdown("<h2><center>Data gathering and processing</center></h2>")
     with gr.Tab("Convert"):
@@ -13,8 +11,11 @@ with gr.Blocks(title='Cabasus') as cabasus_sensor:
             processed_file_box = gr.File(label='Processed CSV File') 
             json_file_box = gr.File(label='Generated Json file') 
         with gr.Row():
-            window_size_slider = gr.inputs.Slider(16, 512, 1, 64, label="Slice Size")
-            sample_rate = gr.inputs.Slider(1, 199, 1, 20, label="Sample rate")        
+            slice_size_slider = gr.inputs.Slider(16, 512, 1, 64, label="Slice Size")
+            sample_rate = gr.inputs.Slider(1, 199, 1, 20, label="Sample rate")     
+        with gr.Row():
+            window_size_slider = gr.inputs.Slider(0, 100, 2, 10, label="Window Size")
+            repeat_process = gr.Button(label='Restart process')  
         with gr.Row():
             leg_dropdown = gr.Dropdown(choices=['GZ1', 'GZ2', 'GZ3', 'GZ4'], label='select leg', value='GZ1')
                     
@@ -24,12 +25,12 @@ with gr.Blocks(title='Cabasus') as cabasus_sensor:
         
         slices_per_leg = gr.Textbox(label="Number of slices found per LEG")
         
-        try:
-            example = gr.Examples(examples=filename, inputs=[csv_file_box])
-        except:
-            pass
+        # try:
+        #     example = gr.Examples(examples=filename, inputs=[csv_file_box])
+        # except:
+        #     pass
         
-        csv_file_box.change(process_data, inputs=[csv_file_box, window_size_slider, sample_rate], outputs=[processed_file_box, json_file_box, slices_per_leg, plot_box_leg, plot_box_overlay])
+        csv_file_box.change(process_data, inputs=[csv_file_box, slice_size_slider, sample_rate, window_size_slider], outputs=[processed_file_box, json_file_box, slices_per_leg, plot_box_leg, plot_box_overlay])
         leg_dropdown.change(plot_sensor_data_from_json, inputs=[json_file_box, leg_dropdown], outputs=[plot_box_leg])
 
 cabasus_sensor.queue(concurrency_count=2).launch(debug=True)

funcs/convertors.py

@@ -9,7 +9,7 @@ import json
 import numpy as np
 import pandas as pd
 
-def slice_csv_to_json(input_file, slice_size=64, min_slice_size=16, sample_rate=20, debug=False):
+def slice_csv_to_json(input_file, slice_size=64, min_slice_size=16, sample_rate=20, window_size=20, debug=False):
     data = pd.read_csv(input_file, delimiter=";", index_col=0)
     original_data = data.copy()
     data = fill_missing_values(data, window_size=10)
@@ -21,7 +21,7 @@ def slice_csv_to_json(input_file, slice_size=64, min_slice_size=16, sample_rate=
     combined_smoothed_signals_upsampled = np.zeros(upsample_signal(data[gz_columns[0]].values, upsample_factor).size, dtype=float)
     for gz_col in gz_columns:
         gz_signal = data[gz_col].values
-        upsampled_smoothed_signal, peaks = process_signals(gz_signal, upsample_factor)
+        upsampled_smoothed_signal, peaks = process_signals(gz_signal, upsample_factor, window_size=window_size)
         all_peaks.append(peaks)
         combined_smoothed_signals_upsampled += upsampled_smoothed_signal
 

funcs/processor.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import pandas as pd
 from funcs.convertors import slice_csv_to_json
 from funcs.plot_func import plot_sensor_data_from_json, plot_overlay_data_from_json
 
-def process_data(input_file, slice_size=64, min_slice_size=16, sample_rate=20, threshold=1000, span_limit=10000000,):
+def process_data(input_file, slice_size=64, min_slice_size=16, sample_rate=20, window_size=40, threshold=1000, span_limit=10000000,):
     # Read the data from the file, including the CRC column
     try:
         data = pd.read_csv(input_file.name, delimiter=";", index_col="NR", usecols=["NR", "TS", "LEG", "GX", "GY", "GZ", "AX", "AY", "AZ", "CRC"])
@@ -65,7 +65,7 @@ def process_data(input_file, slice_size=64, min_slice_size=16, sample_rate=20, t
     # Save the resulting DataFrame to a new file
     data.to_csv('output.csv', sep=";", na_rep="NaN", float_format="%.0f")
 
-    file, len_ = slice_csv_to_json('output.csv', slice_size, min_slice_size, sample_rate)
+    file, len_ = slice_csv_to_json('output.csv', slice_size, min_slice_size, sample_rate, window_size=window_size)
 
     #get the plot automatically
     sensor_fig = plot_sensor_data_from_json(file, "GZ1")

funcs/tools.py

@@ -17,7 +17,6 @@ def numpy_to_native(data):
         return [numpy_to_native(v) for v in data]
     else:
         return data
-    
 
 def process_signals(gz_signal, upsample_factor, window_size=40, poly_order=2, peak_distance=2, peak_prominence=1):
     smoothed_signal = savgol_filter(gz_signal, window_size, poly_order)

output.csv

@@ -0,0 +1,23 @@
+;AX1;AX2;AX3;AX4;AY1;AY2;AY3;AY4;AZ1;AZ2;AZ3;AZ4;GX1;GX2;GX3;GX4;GY1;GY2;GY3;GY4;GZ1;GZ2;GZ3;GZ4
+2580020;4926;5315;2288;3585;3098;-689;-678;222;866;-674;981;83;377;-194;-6246;-288;988;2516;-1098;1489;-2594;2883;-11311;-3891
+2580040;4403;6229;1530;3387;1887;-2546;-1007;-65;1349;514;706;62;346;212;-5938;-378;945;3128;-1989;1459;-2629;4099;-11307;-3948
+2580060;4429;7135;537;3247;1470;-5883;1433;-334;1129;3621;201;-11;769;-1064;-5709;-569;1062;4311;-2845;1405;-2752;6052;-11660;-3967
+2580080;4713;9543;-750;3136;1365;-14268;-1966;-629;504;6309;736;-10;735;-3555;-5840;-636;1163;6832;-3339;1352;-2989;10261;-11348;-3977
+2580100;4618;8353;-63;3140;689;-15127;-3031;-847;-193;6047;1325;54;232;-346;-4215;-761;1282;6063;-3050;1267;-3538;10679;-9047;-4054
+2580120;4400;4954;935;3112;782;-5457;-1349;-982;119;2440;321;13;367;10630;-1597;-759;1397;3099;-3013;1190;-3897;4301;-6479;-4166
+2580140;4496;11096;2566;3099;1513;545;1706;-1104;683;1208;-586;56;223;17105;-252;-736;1550;2242;-2765;1112;-4258;3400;-3556;-4285
+2580160;4562;12367;3632;3167;1425;11064;2831;-1337;880;552;-1033;129;143;18480;-223;-636;1718;1870;-2505;1014;-4653;6127;-2278;-4387
+2580180;4660;8801;4602;3240;1509;11605;3190;-1422;970;-670;-1290;131;304;3464;156;-499;1800;993;-2339;962;-4743;7106;-1273;-4386
+2580200;4823;6870;6902;3362;1426;6465;2492;-1386;1167;382;-758;124;483;-7931;1127;-296;1891;884;-1906;911;-4783;5056;453;-4398
+2580220;4741;4777;8477;3578;1239;-2;3633;-1248;1117;444;-484;276;765;-10900;2630;-89;2059;-1206;-1899;882;-4841;870;1427;-4523
+2580240;4570;5378;9453;3778;1102;-2164;6113;-1213;908;-12;433;388;892;3429;3643;183;2137;-4147;-1769;911;-4833;-6739;1935;-4655
+2580260;4432;6287;9891;4022;992;4084;8878;-1113;770;164;834;345;872;11656;3380;476;2181;-4462;-1554;963;-4800;-10488;2175;-4731
+2580280;4182;5300;12757;4356;690;10857;10012;-923;575;-942;-1384;296;733;6743;-3005;614;2213;-2662;-482;1055;-4703;-12554;693;-4679
+2580300;3994;3426;10567;4708;522;8515;4170;-905;405;-949;-2028;362;563;577;-4757;690;2210;-2233;1175;1243;-4613;-13103;638;-4295
+2580320;1853;1838;7965;4983;-4023;4673;-78;-751;1784;-706;-2991;622;298;-59;-5729;690;2635;-2713;1915;1442;-5412;-13766;1108;-3766
+2580340;3329;414;5708;5128;1393;3767;-5781;-489;2036;-1144;-2873;845;-1883;5648;-1372;780;2411;-3286;1488;1697;-4871;-15529;2118;-3103
+2580360;3113;159;4867;5095;-2620;7798;-5517;-451;1059;-1165;-3102;428;3134;2131;765;897;2086;-3713;819;2149;-4199;-15736;3000;-2151
+2580380;3083;-1201;4705;5132;87;7071;-5311;-759;-24;-1203;-2233;-256;1470;-3774;1996;1026;2091;-4413;126;2164;-4019;-15601;4016;-1441
+2580400;3266;-1798;4132;5057;-1258;4968;-4116;-39;-122;-408;-130;284;988;-5236;3365;1962;1861;-5601;-354;2109;-3525;-15158;4914;-844
+2580420;3421;-2086;4066;4602;-991;4974;-2754;1254;-166;178;823;547;397;-4411;3607;3698;1675;-5693;-266;2230;-3198;-14935;4970;-469
+2580440;3631;-3048;3985;4554;-955;4741;-1889;1285;-163;-180;1379;852;531;-4181;3441;3497;1535;-5117;6;2464;-2874;-14929;4767;-819

wetransfer_files_2023-05-04_1807.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:e555b7d207aecddbbd6f0a704801d9c05d53eb62218dc04a9aa9ea2995c9d565
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