| [658] | 1 | #include "machdefs.h"
 | 
|---|
 | 2 | #include <stdio.h>
 | 
|---|
 | 3 | #include <stdlib.h>
 | 
|---|
 | 4 | #include <iostream.h>
 | 
|---|
 | 5 | #include <values.h>
 | 
|---|
 | 6 | #include <math.h>
 | 
|---|
 | 7 | #include <string.h>
 | 
|---|
 | 8 | #include <string>
 | 
|---|
 | 9 | 
 | 
|---|
 | 10 | #include "strutil.h"
 | 
|---|
 | 11 | #include "nbtri.h"
 | 
|---|
 | 12 | #include "generalfit.h"
 | 
|---|
 | 13 | #include "generaldata.h"
 | 
|---|
 | 14 | #include "pexceptions.h"
 | 
|---|
 | 15 | #include "objfio.h"
 | 
|---|
 | 16 | 
 | 
|---|
 | 17 | //================================================================
 | 
|---|
 | 18 | // GeneralFitData
 | 
|---|
 | 19 | //================================================================
 | 
|---|
 | 20 | 
 | 
|---|
 | 21 | //++
 | 
|---|
 | 22 | // Class        GeneralFitData
 | 
|---|
 | 23 | // Lib          Outils++ 
 | 
|---|
 | 24 | // include      generaldata.h
 | 
|---|
 | 25 | //
 | 
|---|
 | 26 | //      Classe de stoquage de donnees a plusieurs variables avec erreur
 | 
|---|
 | 27 | //      sur l'ordonnee et sur les abscisses (options).
 | 
|---|
 | 28 | //|   {x0(i),Ex0(i), x1(i),Ex1(i), x2(i),Ex2(i) ... ; Y(i),EY(i)}
 | 
|---|
 | 29 | //--
 | 
|---|
 | 30 | 
 | 
|---|
 | 31 | // Pour memoire, structure du rangement (n=mNVar):
 | 
|---|
 | 32 | // - Valeur des abscisses mXP (idem pour mErrXP):
 | 
|---|
 | 33 | //   x0,x1,x2,...,xn   x0,x1,x2,...,xn  ....  x0,x1,x2,....,xn
 | 
|---|
 | 34 | //   |  1er point  |   |  2sd point  |  ....  | point mNData |
 | 
|---|
 | 35 | //   Donc abscisse J=[0,mNVar[ du point numero I=[0,mNData[: mXP[I*mNVar+J]
 | 
|---|
 | 36 | // - Valeur de l'ordonnee mF (idem pour mErr et mOK):
 | 
|---|
 | 37 | //          f                f                      f
 | 
|---|
 | 38 | //   |  1er point  |  |  2sd point  |  .... | point mNData |
 | 
|---|
 | 39 | //   Donc point numero I [0,mNData[ : mF[i]
 | 
|---|
 | 40 | 
 | 
|---|
 | 41 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 42 | //++
 | 
|---|
 | 43 | GeneralFitData::GeneralFitData(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, uint_2 errx)
 | 
|---|
 | 44 | //
 | 
|---|
 | 45 | //      Constructeur. ``nVar'' represente la dimension de l'espace des abscisses,
 | 
|---|
 | 46 | //      ``ndatalloc'' le nombre maximum de points et ``errx'' si non nul
 | 
|---|
 | 47 | //      indique que l'on fournit des erreurs sur les ``nVar'' variables en abscisse.
 | 
|---|
 | 48 | //--
 | 
|---|
 | 49 |   : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
 | 
|---|
 | 50 |   , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
 | 
|---|
 | 51 |   , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
 | 
|---|
 | 52 | {
 | 
|---|
 | 53 | try {
 | 
|---|
 | 54 |   Alloc(nVar,ndatalloc,errx);
 | 
|---|
 | 55 | } catch(PException e) {
 | 
|---|
 | 56 |   cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
 | 
|---|
 | 57 |   throw;
 | 
|---|
 | 58 | }
 | 
|---|
 | 59 | }
 | 
|---|
 | 60 | 
 | 
|---|
 | 61 | //++
 | 
|---|
 | 62 | GeneralFitData::GeneralFitData(const GeneralFitData& data, bool clean)
 | 
|---|
 | 63 | //
 | 
|---|
 | 64 | //      Constructeur par copie. Si ``clean'' est ``true''
 | 
|---|
 | 65 | //      seules les donnees valides de ``data'' sont copiees.
 | 
|---|
 | 66 | //      Si ``clean'' est ``false'' (defaut) toutes les donnees
 | 
|---|
 | 67 | //      sont copiees et la taille totale de ``data'' est allouee
 | 
|---|
 | 68 | //      meme si elle est plus grande que la taille des donnees stoquees.
 | 
|---|
 | 69 | //--
 | 
|---|
 | 70 |   : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
 | 
|---|
 | 71 |   , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
 | 
|---|
 | 72 |   , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
 | 
|---|
 | 73 | {
 | 
|---|
 | 74 | try {
 | 
|---|
 | 75 |   Alloc(data.mNVar,((clean)?data.mNDataGood:data.mNDataAlloc),((data.mErrXP)?1:0));
 | 
|---|
 | 76 | } catch(PException e) {
 | 
|---|
 | 77 |   cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
 | 
|---|
 | 78 |   throw;
 | 
|---|
 | 79 | }
 | 
|---|
 | 80 | 
 | 
|---|
 | 81 |  // Remplissage
 | 
|---|
 | 82 |  if(data.mNData>0) {
 | 
|---|
 | 83 |    r_8* ret;
 | 
|---|
 | 84 |    for(int i=0;i<data.mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 85 |      if( clean && data.mOK[i]==0 ) continue;
 | 
|---|
 | 86 |        ret = data.GetVec(i,NULL);
 | 
|---|
 | 87 |        memcpy(mXP+mNData*mNVar,ret,mNVar*sizeof(r_8));
 | 
|---|
 | 88 |        if(mErrXP) memcpy(mErrXP+mNData*mNVar,ret+mNVar,mNVar*sizeof(r_8));
 | 
|---|
 | 89 |        mF[mNData]   = ret[2*mNVar];
 | 
|---|
 | 90 |        mErr[mNData] = ret[2*mNVar+1];
 | 
|---|
 | 91 |        mOK[mNData]  = (uint_2) (ret[2*mNVar+2]+0.001);
 | 
|---|
 | 92 |        if(mOK[mNData]!=0) mNDataGood++;
 | 
|---|
 | 93 |        mNData++;
 | 
|---|
 | 94 |    }
 | 
|---|
 | 95 |  }
 | 
|---|
 | 96 | 
 | 
|---|
 | 97 |  END_CONSTRUCTOR
 | 
|---|
 | 98 | }
 | 
|---|
 | 99 | 
 | 
|---|
 | 100 | //++
 | 
|---|
 | 101 | GeneralFitData::GeneralFitData()
 | 
|---|
 | 102 | //
 | 
|---|
 | 103 | //      Constructeur par defaut.
 | 
|---|
 | 104 | //--
 | 
|---|
 | 105 |   : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
 | 
|---|
 | 106 |   , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
 | 
|---|
 | 107 |   , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
 | 
|---|
 | 108 | {
 | 
|---|
 | 109 |  END_CONSTRUCTOR
 | 
|---|
 | 110 | }
 | 
|---|
 | 111 | 
 | 
|---|
 | 112 | //++
 | 
|---|
 | 113 | GeneralFitData::~GeneralFitData()
 | 
|---|
 | 114 | //
 | 
|---|
 | 115 | //      Destructeur
 | 
|---|
 | 116 | //--
 | 
|---|
 | 117 | {
 | 
|---|
 | 118 |  Delete();
 | 
|---|
 | 119 | }
 | 
|---|
 | 120 | 
 | 
|---|
 | 121 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 122 | //++
 | 
|---|
 | 123 | void GeneralFitData::Alloc(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, int_2 errx)
 | 
|---|
 | 124 | //
 | 
|---|
 | 125 | //      Pour redefinir la structure de donnees (ou la creer si on a utilise
 | 
|---|
 | 126 | //      le createur par defaut). Voir les explications des arguments
 | 
|---|
 | 127 | //      dans les commentaires du constructeur. Si ``errx''<0 alors
 | 
|---|
 | 128 | //      la valeur prise est celle definie auparavent.
 | 
|---|
 | 129 | //--
 | 
|---|
 | 130 | {
 | 
|---|
 | 131 | ASSERT( nVar>0 && ndatalloc>0 );
 | 
|---|
 | 132 | 
 | 
|---|
 | 133 | Delete();
 | 
|---|
 | 134 | 
 | 
|---|
 | 135 | if(errx>=0) mOk_EXP = (uint_2) errx;
 | 
|---|
 | 136 | mNVar = nVar;
 | 
|---|
 | 137 | mNDataAlloc = ndatalloc;
 | 
|---|
 | 138 | 
 | 
|---|
 | 139 | try {
 | 
|---|
 | 140 |   mXP  = new r_8[nVar*ndatalloc];
 | 
|---|
 | 141 |   if(mOk_EXP) mErrXP  = new r_8[nVar*ndatalloc];
 | 
|---|
 | 142 |   mF   = new r_8[ndatalloc];
 | 
|---|
 | 143 |   mErr = new r_8[ndatalloc];
 | 
|---|
 | 144 |   mOK  = new uint_2[ndatalloc];
 | 
|---|
 | 145 |   BuffVar   = new r_8[2*nVar+3];
 | 
|---|
 | 146 |   BuffVarR4 = (r_4 *) BuffVar;
 | 
|---|
 | 147 | } catch(PException e) {
 | 
|---|
 | 148 |   throw(AllocationError("GeneralFitData::Alloc allocation error\n"));
 | 
|---|
 | 149 | }
 | 
|---|
 | 150 | }
 | 
|---|
 | 151 | 
 | 
|---|
 | 152 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 153 | void GeneralFitData::Delete()
 | 
|---|
 | 154 | {
 | 
|---|
 | 155 | mNVar = mNDataAlloc = mNData = mNDataGood = 0;
 | 
|---|
 | 156 | if( mXP  != NULL ) {delete [] mXP;  mXP  = NULL;}
 | 
|---|
 | 157 | if( mErrXP  != NULL ) {delete [] mErrXP;  mErrXP  = NULL;}
 | 
|---|
 | 158 | if( mF   != NULL ) {delete [] mF;   mF   = NULL;}
 | 
|---|
 | 159 | if( mErr != NULL ) {delete [] mErr; mErr = NULL;}
 | 
|---|
 | 160 | if( mOK  != NULL ) {delete [] mOK;  mOK  = NULL;}
 | 
|---|
 | 161 | if( BuffVar  != NULL ) {delete [] BuffVar; BuffVar = NULL; BuffVarR4 = NULL;}
 | 
|---|
 | 162 | }
 | 
|---|
 | 163 | 
 | 
|---|
 | 164 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 165 | //++
 | 
|---|
 | 166 | void GeneralFitData::SetDataPtr(int ptr)
 | 
|---|
 | 167 | //
 | 
|---|
 | 168 | //      Remise a zero de la structure pour nouveau remplissage (pas d'arg)
 | 
|---|
 | 169 | //      ou remise a la position ``ptr'' (si arg). Les donnees apres ``ptr''
 | 
|---|
 | 170 | //      sont sur-ecrites.
 | 
|---|
 | 171 | //--
 | 
|---|
 | 172 | {
 | 
|---|
 | 173 |  ASSERT(ptr >= 0 && ptr < mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 174 |  mNData = ptr;
 | 
|---|
 | 175 |  mNDataGood = 0;
 | 
|---|
 | 176 |  if(ptr==0) return;
 | 
|---|
 | 177 |  for(int i=0;i<mNData;i++) if(mOK[i]) mNDataGood++;
 | 
|---|
 | 178 | }
 | 
|---|
 | 179 | 
 | 
|---|
 | 180 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 181 | //++
 | 
|---|
 | 182 | void GeneralFitData::KillData(int i)
 | 
|---|
 | 183 | //
 | 
|---|
 | 184 | //      Pour tuer un point
 | 
|---|
 | 185 | //--
 | 
|---|
 | 186 | {
 | 
|---|
 | 187 |  ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
 | 
|---|
 | 188 | 
 | 
|---|
 | 189 |  if( ! mOK[i] ) return;
 | 
|---|
 | 190 |  mOK[i] = 0;
 | 
|---|
 | 191 |  mNDataGood--;
 | 
|---|
 | 192 | }
 | 
|---|
 | 193 | 
 | 
|---|
 | 194 | //++
 | 
|---|
 | 195 | void GeneralFitData::KillData(int i1,int i2)
 | 
|---|
 | 196 | //
 | 
|---|
 | 197 | //      Pour tuer une serie de points
 | 
|---|
 | 198 | //--
 | 
|---|
 | 199 | {
 | 
|---|
 | 200 |  ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
 | 
|---|
 | 201 |  ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
 | 
|---|
 | 202 |  ASSERT(i1 <= i2 );
 | 
|---|
 | 203 | 
 | 
|---|
 | 204 |  for(int i=i1;i<=i2;i++) KillData(i);
 | 
|---|
 | 205 | }
 | 
|---|
 | 206 | 
 | 
|---|
 | 207 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 208 | //++
 | 
|---|
 | 209 | void GeneralFitData::ValidData(int i)
 | 
|---|
 | 210 | //
 | 
|---|
 | 211 | //      Pour re-valider le point numero i ([0,NData]).
 | 
|---|
 | 212 | //--
 | 
|---|
 | 213 | {
 | 
|---|
 | 214 |  ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
 | 
|---|
 | 215 | 
 | 
|---|
 | 216 |  if( mOK[i] ) return;
 | 
|---|
 | 217 |  if( mErr[i]<=0. ) return;
 | 
|---|
 | 218 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
 | 219 |    for(int j=0;j<mNVar;j++) if(mErrXP[i*mNVar+j]<=0.) return;
 | 
|---|
 | 220 |  }
 | 
|---|
 | 221 |  mOK[i] = 1;
 | 
|---|
 | 222 |  mNDataGood++;
 | 
|---|
 | 223 | }
 | 
|---|
 | 224 | 
 | 
|---|
 | 225 | //++
 | 
|---|
 | 226 | void GeneralFitData::ValidData(int i1,int i2)
 | 
|---|
 | 227 | //
 | 
|---|
 | 228 | //      Pour re-valider les points numeros i1 a i2.
 | 
|---|
 | 229 | //--
 | 
|---|
 | 230 | {
 | 
|---|
 | 231 |  ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
 | 
|---|
 | 232 |  ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
 | 
|---|
 | 233 |  ASSERT(i1 <= i2 );
 | 
|---|
 | 234 | 
 | 
|---|
 | 235 |  for(int i=i1;i<=i2;i++) ValidData(i);
 | 
|---|
 | 236 | }
 | 
|---|
 | 237 | 
 | 
|---|
 | 238 | //++
 | 
|---|
 | 239 | void GeneralFitData::ValidData()
 | 
|---|
 | 240 | //
 | 
|---|
 | 241 | //      Pour re-valider tous les points.
 | 
|---|
 | 242 | //--
 | 
|---|
 | 243 | {
 | 
|---|
 | 244 |  for(int i=0;i<mNData;i++) ValidData(i);
 | 
|---|
 | 245 | }
 | 
|---|
 | 246 | 
 | 
|---|
 | 247 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 248 | //++
 | 
|---|
 | 249 | void GeneralFitData::RedefineData1(int i,double x,double f,double err,double errx)
 | 
|---|
 | 250 | //
 | 
|---|
 | 251 | //      Pour redefinir un point a
 | 
|---|
 | 252 | //|     {x,[errx] ; f,err}
 | 
|---|
 | 253 | //--
 | 
|---|
 | 254 | {
 | 
|---|
 | 255 |  RedefineData(i,&x,f,err,&errx);
 | 
|---|
 | 256 | }
 | 
|---|
 | 257 | 
 | 
|---|
 | 258 | //++
 | 
|---|
 | 259 | void GeneralFitData::RedefineData2(int i,double x,double y,double f
 | 
|---|
 | 260 |                                   ,double err,double errx,double erry)
 | 
|---|
 | 261 | //
 | 
|---|
 | 262 | //      Pour redefinir un point a
 | 
|---|
 | 263 | //|     {x,[errx], y,[erry] ; f,err}
 | 
|---|
 | 264 | //--
 | 
|---|
 | 265 | {
 | 
|---|
 | 266 |  double xp[2] = {x,y};
 | 
|---|
 | 267 |  double errxp[2] = {errx,erry};
 | 
|---|
 | 268 |  RedefineData(i,xp,f,err,errxp);
 | 
|---|
 | 269 | }
 | 
|---|
 | 270 | 
 | 
|---|
 | 271 | //++
 | 
|---|
 | 272 | void GeneralFitData::RedefineData(int i,double* xp,double f,double err,double* errxp)
 | 
|---|
 | 273 | //
 | 
|---|
 | 274 | //      Pour redefinir un point a
 | 
|---|
 | 275 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
 | 
|---|
 | 276 | //--
 | 
|---|
 | 277 | {
 | 
|---|
 | 278 |  ASSERT(i>=0 && i<mNData);
 | 
|---|
 | 279 |  bool ok = true;
 | 
|---|
 | 280 | 
 | 
|---|
 | 281 |  int ip = mNVar*i;
 | 
|---|
 | 282 |  for(int j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = xp[j];
 | 
|---|
 | 283 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
 | 284 |    if(errxp) {
 | 
|---|
 | 285 |      for(int j=0;j<mNVar;j++)
 | 
|---|
 | 286 |        {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
 | 
|---|
 | 287 |    } else {
 | 
|---|
 | 288 |      for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 289 |      ok=false;
 | 
|---|
 | 290 |    }
 | 
|---|
 | 291 |  }
 | 
|---|
 | 292 |  mF[i] = f;
 | 
|---|
 | 293 |  mErr[i] = err;  if(err<=0.) ok = false;
 | 
|---|
 | 294 |  if(ok) {
 | 
|---|
 | 295 |    if(! mOK[i]) {mOK[i]=1; mNDataGood++;}
 | 
|---|
 | 296 |  } else {
 | 
|---|
 | 297 |    if(  mOK[i]) {mOK[i]=0; mNDataGood--;}
 | 
|---|
 | 298 |  }
 | 
|---|
 | 299 | }
 | 
|---|
 | 300 | 
 | 
|---|
 | 301 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 302 | //++
 | 
|---|
 | 303 | void GeneralFitData::AddData1(double x, double f, double err, double errx)
 | 
|---|
 | 304 | //
 | 
|---|
 | 305 | //      Pour ajouter un point
 | 
|---|
 | 306 | //|     {x,[errx] ; f,err}
 | 
|---|
 | 307 | //--
 | 
|---|
 | 308 | {
 | 
|---|
 | 309 |  AddData(&x,f,err,&errx);
 | 
|---|
 | 310 | }
 | 
|---|
 | 311 | 
 | 
|---|
 | 312 | //++
 | 
|---|
 | 313 | void GeneralFitData::AddData2(double x, double y, double f
 | 
|---|
 | 314 |                              , double err, double errx, double erry)
 | 
|---|
 | 315 | //
 | 
|---|
 | 316 | //      Pour ajouter un point
 | 
|---|
 | 317 | //|     {x,[errx], y,[erry] ; f,err}
 | 
|---|
 | 318 | //--
 | 
|---|
 | 319 | {
 | 
|---|
 | 320 |  double xp[2] = {x,y};
 | 
|---|
 | 321 |  double errxp[2] = {errx,erry};
 | 
|---|
 | 322 |  AddData(xp,f,err,errxp);
 | 
|---|
 | 323 | }
 | 
|---|
 | 324 | 
 | 
|---|
 | 325 | //++
 | 
|---|
 | 326 | void GeneralFitData::AddData(double* xp, double f, double err,double* errxp)
 | 
|---|
 | 327 | //
 | 
|---|
 | 328 | //      Pour ajouter un point
 | 
|---|
 | 329 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
 | 
|---|
 | 330 | //--
 | 
|---|
 | 331 | {
 | 
|---|
 | 332 |  ASSERT(mNData < mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 333 |  bool ok = true;
 | 
|---|
 | 334 | 
 | 
|---|
 | 335 |  int ip = mNVar*mNData;
 | 
|---|
 | 336 |  for(int i=0;i<mNVar;i++) mXP[ip+i] = xp[i];
 | 
|---|
 | 337 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
 | 338 |    if(errxp) {
 | 
|---|
 | 339 |      for(int j=0;j<mNVar;j++)
 | 
|---|
 | 340 |        {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
 | 
|---|
 | 341 |    } else {
 | 
|---|
 | 342 |      for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 343 |      ok=false;
 | 
|---|
 | 344 |    }
 | 
|---|
 | 345 |  }
 | 
|---|
 | 346 |  mF[mNData] = f;
 | 
|---|
 | 347 |  mErr[mNData] = err;
 | 
|---|
 | 348 |  if(err<=0.) ok = false;
 | 
|---|
 | 349 |  if(ok) { mOK[mNData]=1; mNDataGood++; } else mOK[mNData]=0;
 | 
|---|
 | 350 |  mNData++;
 | 
|---|
 | 351 | }
 | 
|---|
 | 352 | 
 | 
|---|
 | 353 | //++
 | 
|---|
 | 354 | void GeneralFitData::AddData(float* xp, float f, float err, float* errxp)
 | 
|---|
 | 355 | //
 | 
|---|
 | 356 | //      Pour ajouter un point
 | 
|---|
 | 357 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
 | 
|---|
 | 358 | //--
 | 
|---|
 | 359 | {
 | 
|---|
 | 360 |  {for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[i] = (double) xp[i];}
 | 
|---|
 | 361 |  if(errxp) for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[mNVar+i] = (double) errxp[i];
 | 
|---|
 | 362 |  AddData(BuffVar,(double) f,(double)  err,BuffVar+mNVar);
 | 
|---|
 | 363 | }
 | 
|---|
 | 364 | 
 | 
|---|
 | 365 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 366 | //++
 | 
|---|
 | 367 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
 | 
|---|
 | 368 |             , double* x, double* f, double *err, double *errx)
 | 
|---|
 | 369 | //
 | 
|---|
 | 370 | //      Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
 | 371 | //|     {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)}
 | 
|---|
 | 372 | //--
 | 
|---|
 | 373 | {
 | 
|---|
 | 374 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 375 | 
 | 
|---|
 | 376 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
 | 377 |    double ex = (errx) ? errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 378 |    double ef = (err ) ? err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
 | 379 |    AddData1(x[i],f[i],ef,ex);
 | 
|---|
 | 380 |  }
 | 
|---|
 | 381 | }
 | 
|---|
 | 382 | 
 | 
|---|
 | 383 | //++
 | 
|---|
 | 384 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
 | 
|---|
 | 385 |             , float* x, float* f, float* err, float *errx)
 | 
|---|
 | 386 | //
 | 
|---|
 | 387 | //      Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
 | 388 | //|     {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)}
 | 
|---|
 | 389 | //--
 | 
|---|
 | 390 | {
 | 
|---|
 | 391 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 392 | 
 | 
|---|
 | 393 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
 | 394 |    double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 395 |    double ef = (err ) ? (double) err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
 | 396 |    AddData1((double) x[i],(double) f[i],ef,ex);
 | 
|---|
 | 397 |  }
 | 
|---|
 | 398 | }
 | 
|---|
 | 399 | 
 | 
|---|
 | 400 | //++
 | 
|---|
 | 401 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, double* x, double* y, double* f
 | 
|---|
 | 402 |                              ,double *err,double *errx,double *erry)
 | 
|---|
 | 403 | //
 | 
|---|
 | 404 | //      Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
 | 405 | //|     {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)}
 | 
|---|
 | 406 | //--
 | 
|---|
 | 407 | {
 | 
|---|
 | 408 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 409 | 
 | 
|---|
 | 410 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
 | 411 |    double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 412 |    double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 413 |    double ef = (err ) ? (double) err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
 | 414 |    AddData2(x[i],y[i],f[i],ef,ex,ey);
 | 
|---|
 | 415 |  }
 | 
|---|
 | 416 | }
 | 
|---|
 | 417 | 
 | 
|---|
 | 418 | //++
 | 
|---|
 | 419 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, float* x, float* y, float* f
 | 
|---|
 | 420 |                              ,float *err,float *errx,float *erry)
 | 
|---|
 | 421 | //
 | 
|---|
 | 422 | //      Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
 | 423 | //|     {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)}
 | 
|---|
 | 424 | //--
 | 
|---|
 | 425 | {
 | 
|---|
 | 426 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 427 | 
 | 
|---|
 | 428 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
 | 429 |    double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 430 |    double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
 | 431 |    double ef = (err ) ? (double) err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
 | 432 |    AddData2((double) x[i],(double) y[i],(double) f[i],ef,ex,ey);
 | 
|---|
 | 433 |  }
 | 
|---|
 | 434 | }
 | 
|---|
 | 435 | 
 | 
|---|
 | 436 | //++
 | 
|---|
 | 437 | void GeneralFitData::SetData(int nData,double** xp, double *f
 | 
|---|
 | 438 |                             , double *err, double** errxp)
 | 
|---|
 | 439 | //
 | 
|---|
 | 440 | //      Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
 | 441 | //|   {X0(i),[EX0(i)], X1(i),[EX1(i)], X2(i),[EX2(i)], ... ; F(i),Err(i)}
 | 
|---|
 | 442 | //      Attention: si la structure est n'est pas vide, les tableaux sont copies
 | 
|---|
 | 443 | //      apres les donnees pre-existantes (qui ne sont donc pas detruites). Pour
 | 
|---|
 | 444 | //      effacer les donnees pre-existantes utiliser SetDataPtr(0).
 | 
|---|
 | 445 | //|   Ici **xp est un pointeur sur un tableau de pointeurs tq
 | 
|---|
 | 446 | //|     xp[0] = &X0[0], xp[1] = &X1[0], xp[2] = &X2[0] ...
 | 
|---|
 | 447 | //|   ou X0,X1,X2,... sont les tableaux X0[nData] X1[nData] X2[nData] ...
 | 
|---|
 | 448 | //|   des variables (meme commentaire pour errxp).
 | 
|---|
 | 449 | //--
 | 
|---|
 | 450 | {
 | 
|---|
 | 451 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 452 |  if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
 | 
|---|
 | 453 | 
 | 
|---|
 | 454 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
 | 455 |    {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = *(xp[j]+i);}
 | 
|---|
 | 456 |    if(mOk_EXP && errxp)
 | 
|---|
 | 457 |      {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = *(errxp[j]+i);}
 | 
|---|
 | 458 |    double ef = (err) ? err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
 | 459 |    AddData(BuffVar,f[i],ef,BuffVar+mNVar);
 | 
|---|
 | 460 |  }
 | 
|---|
 | 461 | }
 | 
|---|
 | 462 | 
 | 
|---|
 | 463 | //++
 | 
|---|
 | 464 | void GeneralFitData::SetData(int nData,float** xp, float *f
 | 
|---|
 | 465 |                             , float *err, float** errxp)
 | 
|---|
 | 466 | //
 | 
|---|
 | 467 | //      Voir commentaire ci-dessus.
 | 
|---|
 | 468 | //--
 | 
|---|
 | 469 | {
 | 
|---|
 | 470 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 471 | 
 | 
|---|
 | 472 |  if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
 | 
|---|
 | 473 | 
 | 
|---|
 | 474 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
 | 475 |    {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = (double) *(xp[j]+i);}
 | 
|---|
 | 476 |    if(mOk_EXP && errxp)
 | 
|---|
 | 477 |      {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = (double) *(errxp[j]+i);}
 | 
|---|
 | 478 |    double ef = (err) ? err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
 | 479 |    AddData(BuffVar,(double) f[i],ef,BuffVar+mNVar);
 | 
|---|
 | 480 |  }
 | 
|---|
 | 481 | }
 | 
|---|
 | 482 | 
 | 
|---|
 | 483 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 484 | //++
 | 
|---|
 | 485 | void GeneralFitData::PrintStatus()
 | 
|---|
 | 486 | //
 | 
|---|
 | 487 | //      Impression de l'etat de la structure de donnees
 | 
|---|
 | 488 | //--
 | 
|---|
 | 489 | {
 | 
|---|
 | 490 |   cout<<"GeneralFitData:: "<<endl
 | 
|---|
 | 491 |       <<"NVar="<<mNVar<<" NDataAlloc="<<mNDataAlloc<<" Ok_EXP="<<mOk_EXP
 | 
|---|
 | 492 |       <<" ,NData="<<mNData<<" NDataGood="<<mNDataGood<<endl
 | 
|---|
 | 493 |       <<"  mXP="<<mXP<<"  [mErrXP="<<mErrXP<<"] mF="<<mF<<" mErr="<<mErr
 | 
|---|
 | 494 |       <<" mOK="<<mOK<<endl;
 | 
|---|
 | 495 | }
 | 
|---|
 | 496 | 
 | 
|---|
 | 497 | //++
 | 
|---|
 | 498 | void GeneralFitData::PrintData(int i)
 | 
|---|
 | 499 | //
 | 
|---|
 | 500 | //      Impression du point i
 | 
|---|
 | 501 | //--
 | 
|---|
 | 502 | {
 | 
|---|
 | 503 |  ASSERT(i>=0 && i<mNData);
 | 
|---|
 | 504 | 
 | 
|---|
 | 505 |  cout<<" "<<i<<" F( ";
 | 
|---|
 | 506 |  {for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<Absc(j,i);}
 | 
|---|
 | 507 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
 | 508 |    cout<<"  ;  ";
 | 
|---|
 | 509 |    for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<EAbsc(j,i);
 | 
|---|
 | 510 |  }
 | 
|---|
 | 511 |  cout<<")= "<<Val(i)<<" "<<EVal(i)<<" ("<<IsValid(i)<<")\n";
 | 
|---|
 | 512 | }
 | 
|---|
 | 513 | 
 | 
|---|
 | 514 | //++
 | 
|---|
 | 515 | void GeneralFitData::PrintData(int i1,int i2)
 | 
|---|
 | 516 | //
 | 
|---|
 | 517 | //      Impression des points i1 a i2
 | 
|---|
 | 518 | //--
 | 
|---|
 | 519 | {
 | 
|---|
 | 520 |  if(i1<0) i1=0;
 | 
|---|
 | 521 |  if(i1>=mNData) i1 = mNData-1;
 | 
|---|
 | 522 |  if(i2>=mNData) i2 = mNData-1;
 | 
|---|
 | 523 |  if(i1>i2) i2 = mNData-1;
 | 
|---|
 | 524 | 
 | 
|---|
 | 525 |  cout<<"GeneralFitData::PrintData[NData="
 | 
|---|
 | 526 |      <<mNData<<"/ NDataGood="<<mNDataGood<<"]"<<endl;
 | 
|---|
 | 527 |  for(int i=i1;i<=i2;i++) PrintData(i);
 | 
|---|
 | 528 |  cout<<flush;
 | 
|---|
 | 529 | }
 | 
|---|
 | 530 | 
 | 
|---|
 | 531 | //++
 | 
|---|
 | 532 | void GeneralFitData::PrintData()
 | 
|---|
 | 533 | //
 | 
|---|
 | 534 | //      Impression de tous les points
 | 
|---|
 | 535 | //--
 | 
|---|
 | 536 | {
 | 
|---|
 | 537 |  ASSERT(mNData>0);
 | 
|---|
 | 538 | 
 | 
|---|
 | 539 |  PrintData(0,mNData-1);
 | 
|---|
 | 540 | }
 | 
|---|
 | 541 | 
 | 
|---|
 | 542 | //++
 | 
|---|
 | 543 | void GeneralFitData::Show(ostream& os) const
 | 
|---|
 | 544 | //
 | 
|---|
 | 545 | //      Impression de l'etat de la structure de donnees avec bornes sur "s"
 | 
|---|
 | 546 | //--
 | 
|---|
 | 547 | {
 | 
|---|
 | 548 | double min,max;
 | 
|---|
 | 549 | os<<"GeneralFitData:: NVar,ErrX="<<mNVar<<","<<mOk_EXP
 | 
|---|
 | 550 |   <<" Data: "<<mNData<<" Good,Alloc="<<mNDataGood<<","<<mNDataAlloc<<endl;
 | 
|---|
 | 551 | for(int k=0;k<2*NVar()+3;k++) {
 | 
|---|
 | 552 |   GetMinMax(k,min,max);
 | 
|---|
 | 553 |   os<<" - "<<k<<" "<<ColumnName(k)<<"  ,  "<<min<<","<<max<<endl;
 | 
|---|
 | 554 | }
 | 
|---|
 | 555 | return;
 | 
|---|
 | 556 | }
 | 
|---|
 | 557 | 
 | 
|---|
 | 558 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 559 | //++
 | 
|---|
 | 560 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,int& imin,int& imax) const
 | 
|---|
 | 561 | //
 | 
|---|
 | 562 | //      Retourne les numeros des points de valeurs minimum et maximum
 | 
|---|
 | 563 | //      de la variable ``var'':
 | 
|---|
 | 564 | //| La variable "var" est de la forme : var = AB avec
 | 
|---|
 | 565 | //|  B = 0 : variable d'ordonnee Y (valeur de A indifferente)
 | 
|---|
 | 566 | //|  B = 1 : erreur variable d'ordonnee EY (valeur de A indifferente)
 | 
|---|
 | 567 | //|  B = 2 : variable d'abscisse X numero A #[0,NVar[
 | 
|---|
 | 568 | //|  B = 3 : erreur variable d'abscisse EX numero A #[0,NVar[
 | 
|---|
 | 569 | //| - Return NData checked si ok, -1 si probleme.
 | 
|---|
 | 570 | //--
 | 
|---|
 | 571 | {
 | 
|---|
 | 572 | imin = imax = -1;
 | 
|---|
 | 573 | int ix = var/10;
 | 
|---|
 | 574 | var = var%10;
 | 
|---|
 | 575 | if(var<0 || var>3) return -1;
 | 
|---|
 | 576 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
 | 
|---|
 | 577 | double min, max;
 | 
|---|
 | 578 | int ntest = 0;
 | 
|---|
 | 579 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 580 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
 | 581 |   double v;
 | 
|---|
 | 582 |   if(var==0)      v = Val(i);
 | 
|---|
 | 583 |   else if(var==1) v = EVal(i);
 | 
|---|
 | 584 |   else if(var==2) v = Absc(ix,i);
 | 
|---|
 | 585 |   else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
 | 
|---|
 | 586 |   if(ntest==0) {min = max = v; imin = imax = i;}
 | 
|---|
 | 587 |   if(v<min) {min = v; imin = i;}
 | 
|---|
 | 588 |   if(v>max) {max = v; imax = i;}
 | 
|---|
 | 589 |   ntest++;
 | 
|---|
 | 590 | }
 | 
|---|
 | 591 | return ntest;
 | 
|---|
 | 592 | }
 | 
|---|
 | 593 | 
 | 
|---|
 | 594 | //++
 | 
|---|
 | 595 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,double& min,double& max) const
 | 
|---|
 | 596 | //
 | 
|---|
 | 597 | //      Retourne le minimum et le maximum de la variable ``var''
 | 
|---|
 | 598 | //      (cf commentaires GetMnMx).
 | 
|---|
 | 599 | //--
 | 
|---|
 | 600 | {
 | 
|---|
 | 601 | min = 1.; max = -1.;
 | 
|---|
 | 602 | int imin,imax;
 | 
|---|
 | 603 | int ntest = GetMnMx(var,imin,imax);
 | 
|---|
 | 604 | if(ntest<=0) return ntest;
 | 
|---|
 | 605 | int ix = var/10;
 | 
|---|
 | 606 | var = var%10;
 | 
|---|
 | 607 | if(var==0) {
 | 
|---|
 | 608 |   if(imin>=0) min = Val(imin);
 | 
|---|
 | 609 |   if(imax>=0) max = Val(imax);
 | 
|---|
 | 610 | } else if(var==1) {
 | 
|---|
 | 611 |   if(imin>=0) min = EVal(imin);
 | 
|---|
 | 612 |   if(imax>=0) max = EVal(imax);
 | 
|---|
 | 613 | } else if(var==2) {
 | 
|---|
 | 614 |   if(imin>=0) min = Absc(ix,imin);
 | 
|---|
 | 615 |   if(imax>=0) max = Absc(ix,imax);
 | 
|---|
 | 616 | } else if(var==3) {
 | 
|---|
 | 617 |   if(imin>=0) min = EAbsc(ix,imin);
 | 
|---|
 | 618 |   if(imax>=0) max = EAbsc(ix,imax);
 | 
|---|
 | 619 | }
 | 
|---|
 | 620 | return ntest;
 | 
|---|
 | 621 | }
 | 
|---|
 | 622 | 
 | 
|---|
 | 623 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 624 | //++
 | 
|---|
 | 625 | int GeneralFitData::GetMeanSigma(int var,double& mean,double& sigma,double min,double max)
 | 
|---|
 | 626 | //
 | 
|---|
 | 627 | //      Retourne la moyenne et le sigma de la variable ``var''
 | 
|---|
 | 628 | //      (cf commentaires GetMnMx).
 | 
|---|
 | 629 | //| - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb, -2 si sigma<0.
 | 
|---|
 | 630 | //| - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
 | 
|---|
 | 631 | //|   Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
 | 
|---|
 | 632 | //--
 | 
|---|
 | 633 | {
 | 
|---|
 | 634 | mean = sigma = 0.;
 | 
|---|
 | 635 | int ix = var/10;
 | 
|---|
 | 636 | var = var%10;
 | 
|---|
 | 637 | if(var<0 || var>3) return -1;
 | 
|---|
 | 638 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
 | 
|---|
 | 639 | int ntest = 0;
 | 
|---|
 | 640 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 641 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
 | 642 |   double v;
 | 
|---|
 | 643 |   if(var==0)      v = Val(i);
 | 
|---|
 | 644 |   else if(var==1) v = EVal(i);
 | 
|---|
 | 645 |   else if(var==2) v = Absc(ix,i);
 | 
|---|
 | 646 |   else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
 | 
|---|
 | 647 |   if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
 | 
|---|
 | 648 |   mean += v;
 | 
|---|
 | 649 |   sigma += v*v;
 | 
|---|
 | 650 |   ntest++;
 | 
|---|
 | 651 | }
 | 
|---|
 | 652 | if(ntest==0) {
 | 
|---|
 | 653 |   mean = sigma = 0.;
 | 
|---|
 | 654 | } else {
 | 
|---|
 | 655 |   mean /= (double)ntest;
 | 
|---|
 | 656 |   sigma = sigma/(double)ntest - mean*mean;
 | 
|---|
 | 657 |   if(sigma<0.) ntest = -2;
 | 
|---|
 | 658 |   else if(sigma>0.) sigma = sqrt(sigma);
 | 
|---|
 | 659 | }
 | 
|---|
 | 660 | return ntest;
 | 
|---|
 | 661 | }
 | 
|---|
 | 662 | 
 | 
|---|
 | 663 | //++
 | 
|---|
 | 664 | int GeneralFitData::GetMoMeMed(int var,double& mode,double& mean,double& median,
 | 
|---|
 | 665 |                                double min,double max,double coeff)
 | 
|---|
 | 666 | //
 | 
|---|
 | 667 | //      Retourne le mode de la variable ``var''
 | 
|---|
 | 668 | //      (cf commentaires GetMnMx).
 | 
|---|
 | 669 | //| - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb.
 | 
|---|
 | 670 | //| - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
 | 
|---|
 | 671 | //|   Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
 | 
|---|
 | 672 | //| - Le calcul du mode est approximee par la formule:
 | 
|---|
 | 673 | //|     Mode = Median - coeff*(Mean-Median)   (def: coeff=0.8)
 | 
|---|
 | 674 | //| - Kendall and Stuart donne coeff=2., mais coeff peut etre regle.
 | 
|---|
 | 675 | //--
 | 
|---|
 | 676 | {
 | 
|---|
 | 677 | mode = mean = median = 0.;
 | 
|---|
 | 678 | if(mNData<=0) return -1;
 | 
|---|
 | 679 | int ix = var/10;
 | 
|---|
 | 680 | var = var%10;
 | 
|---|
 | 681 | if(var<0 || var>3) return -1;
 | 
|---|
 | 682 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
 | 
|---|
 | 683 | double* buff = new double[mNData];
 | 
|---|
 | 684 | int ntest = 0;
 | 
|---|
 | 685 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 686 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
 | 687 |   double v;
 | 
|---|
 | 688 |   if(var==0)      v = Val(i);
 | 
|---|
 | 689 |   else if(var==1) v = EVal(i);
 | 
|---|
 | 690 |   else if(var==2) v = Absc(ix,i);
 | 
|---|
 | 691 |   else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
 | 
|---|
 | 692 |   if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
 | 
|---|
 | 693 |   buff[ntest] = v;
 | 
|---|
 | 694 |   mean += v;
 | 
|---|
 | 695 |   ntest++;
 | 
|---|
 | 696 | }
 | 
|---|
 | 697 | if(ntest==0) {
 | 
|---|
 | 698 |   mean = 0.;
 | 
|---|
 | 699 | } else {
 | 
|---|
 | 700 |   mean /= (double)ntest;
 | 
|---|
 | 701 |   qsort(buff,(size_t) ntest,sizeof(double),qSort_Dble);
 | 
|---|
 | 702 |   int im;
 | 
|---|
 | 703 |   if(ntest%2==1) {
 | 
|---|
 | 704 |     // nombre impair de points
 | 
|---|
 | 705 |     im = ntest/2;
 | 
|---|
 | 706 |     median = buff[im];
 | 
|---|
 | 707 |   } else {
 | 
|---|
 | 708 |     // nombre pair de points
 | 
|---|
 | 709 |     im = (ntest-1)/2;
 | 
|---|
 | 710 |     median = (buff[im]+buff[im+1])/2.;
 | 
|---|
 | 711 |   }
 | 
|---|
 | 712 |   mode = median - coeff*(mean-median);
 | 
|---|
 | 713 | }
 | 
|---|
 | 714 | delete [] buff;
 | 
|---|
 | 715 | return ntest;
 | 
|---|
 | 716 | }
 | 
|---|
 | 717 | 
 | 
|---|
 | 718 | //++
 | 
|---|
 | 719 | int GeneralFitData::GetMode(int var,double& mode,double min,double max,double coeff)
 | 
|---|
 | 720 | //
 | 
|---|
 | 721 | //      Cf description ci-dessus ``GetMoMeMed''.
 | 
|---|
 | 722 | //--
 | 
|---|
 | 723 | {
 | 
|---|
 | 724 | double mean,median;
 | 
|---|
 | 725 | return GetMoMeMed(var,mode,mean,median,min,max,coeff);
 | 
|---|
 | 726 | }
 | 
|---|
 | 727 | 
 | 
|---|
 | 728 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 729 | //++
 | 
|---|
 | 730 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,Poly& pol,int degre,bool ey)
 | 
|---|
 | 731 | //
 | 
|---|
 | 732 | //      Pour fiter un polynome de degre ``degre''. On fite
 | 
|---|
 | 733 | //      Y=f(X) ou Y=Val et X=Absc(varx). Si ``ey'' est ``true''
 | 
|---|
 | 734 | //      le fit prend en compte les erreurs stoquees dans EVal,
 | 
|---|
 | 735 | //      sinon fit sans erreurs. Le resultat du fit est retourne
 | 
|---|
 | 736 | //      dans le polynome ``pol''.
 | 
|---|
 | 737 | //| Return:
 | 
|---|
 | 738 | //|  -   Res = le residu du fit
 | 
|---|
 | 739 | //|  -   -1 si degre<0
 | 
|---|
 | 740 | //|  -   -2 si probleme sur numero de variable X
 | 
|---|
 | 741 | //|  -   -4 si NDataGood<0
 | 
|---|
 | 742 | //|  -   -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
 | 
|---|
 | 743 | //--
 | 
|---|
 | 744 | {
 | 
|---|
 | 745 | if(degre<0) return -1.;
 | 
|---|
 | 746 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
 | 
|---|
 | 747 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
 | 
|---|
 | 748 | Vector x(mNDataGood);
 | 
|---|
 | 749 | Vector y(mNDataGood);
 | 
|---|
 | 750 | Vector ey2(1);
 | 
|---|
 | 751 | if(ey) ey2.Realloc(mNDataGood,true);
 | 
|---|
 | 752 | int ntest = 0;
 | 
|---|
 | 753 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 754 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
 | 755 |   if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
 | 
|---|
 | 756 |   x(ntest) = Absc(varx,i);
 | 
|---|
 | 757 |   y(ntest) = Val(i);
 | 
|---|
 | 758 |   if(ey) ey2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
 | 
|---|
 | 759 |   ntest++;
 | 
|---|
 | 760 | }
 | 
|---|
 | 761 | double res = 0.;
 | 
|---|
 | 762 | if(ey) {
 | 
|---|
 | 763 |   Vector errcoef(1);
 | 
|---|
 | 764 |   res = pol.Fit(x,y,ey2,degre,errcoef);
 | 
|---|
 | 765 | } else {
 | 
|---|
 | 766 |   res = pol.Fit(x,y,degre);
 | 
|---|
 | 767 | }
 | 
|---|
 | 768 | return res;
 | 
|---|
 | 769 | }
 | 
|---|
 | 770 | 
 | 
|---|
 | 771 | //++
 | 
|---|
 | 772 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,int vary,Poly2& pol,int degre1,int degre2,bool ez)
 | 
|---|
 | 773 | //
 | 
|---|
 | 774 | //
 | 
|---|
 | 775 | //      Pour fiter un polynome de degre ``degre1''. On fite
 | 
|---|
 | 776 | //      Z=f(X,Y) ou Z=Val et X=Absc(varx) et Y=Absc(vary).
 | 
|---|
 | 777 | //      Si ``ey'' est ``true'' le fit prend en compte les erreurs
 | 
|---|
 | 778 | //      stoquees dans EVal, sinon fit sans erreurs. Si ``degre2''
 | 
|---|
 | 779 | //      negatif, le fit determine un polynome en X,Y de degre
 | 
|---|
 | 780 | //      total ``degre`''. Si ``degre2'' positif ou nul, le fit
 | 
|---|
 | 781 | //      demande un fit de ``degre1'' pour la variable X et de degre
 | 
|---|
 | 782 | //      ``degre2'' sur la variable Y. Le resultat du fit est retourne
 | 
|---|
 | 783 | //      dans le polynome ``pol''.
 | 
|---|
 | 784 | //| Return:
 | 
|---|
 | 785 | //|  -   Res = le residu du fit
 | 
|---|
 | 786 | //|  -   -1 si degre<0
 | 
|---|
 | 787 | //|  -   -2 si probleme sur numero de variable X
 | 
|---|
 | 788 | //|  -   -3 si probleme sur numero de variable Y
 | 
|---|
 | 789 | //|  -   -4 si NDataGood<0
 | 
|---|
 | 790 | //|  -   -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
 | 
|---|
 | 791 | //--
 | 
|---|
 | 792 | {
 | 
|---|
 | 793 | if(degre1<0) return -1.;
 | 
|---|
 | 794 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
 | 
|---|
 | 795 | if(vary<0 || vary>=mNVar || vary==varx) return -3.;
 | 
|---|
 | 796 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
 | 
|---|
 | 797 | Vector x(mNDataGood);
 | 
|---|
 | 798 | Vector y(mNDataGood);
 | 
|---|
 | 799 | Vector z(mNDataGood);
 | 
|---|
 | 800 | Vector ez2(1);
 | 
|---|
 | 801 | if(ez) ez2.Realloc(mNDataGood,true);
 | 
|---|
 | 802 | int ntest = 0;
 | 
|---|
 | 803 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 804 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
 | 805 |   if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
 | 
|---|
 | 806 |   x(ntest) = Absc(varx,i);
 | 
|---|
 | 807 |   y(ntest) = Absc(vary,i);
 | 
|---|
 | 808 |   z(ntest) = Val(i);
 | 
|---|
 | 809 |   if(ez) ez2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
 | 
|---|
 | 810 |   ntest++;
 | 
|---|
 | 811 | }
 | 
|---|
 | 812 | double res = 0.;
 | 
|---|
 | 813 | if(ez) {
 | 
|---|
 | 814 |   Vector errcoef(1);
 | 
|---|
 | 815 |   if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,degre2,errcoef);
 | 
|---|
 | 816 |   else         res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,errcoef);
 | 
|---|
 | 817 | } else {
 | 
|---|
 | 818 |   if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,degre1,degre2);
 | 
|---|
 | 819 |   else         res = pol.Fit(x,y,z,degre1);
 | 
|---|
 | 820 | }
 | 
|---|
 | 821 | return res;
 | 
|---|
 | 822 | }
 | 
|---|
 | 823 | 
 | 
|---|
 | 824 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 825 | //++
 | 
|---|
 | 826 | GeneralFitData GeneralFitData::FitResidus(GeneralFit& gfit)
 | 
|---|
 | 827 | //
 | 
|---|
 | 828 | //      Retourne une classe contenant les residus du fit ``gfit''.
 | 
|---|
 | 829 | //--
 | 
|---|
 | 830 | {
 | 
|---|
 | 831 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
 | 
|---|
 | 832 |   throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitResidus: size mismatch\n"));
 | 
|---|
 | 833 | return gfit.DataResidus(true);
 | 
|---|
 | 834 | }
 | 
|---|
 | 835 | 
 | 
|---|
 | 836 | //++
 | 
|---|
 | 837 | GeneralFitData GeneralFitData::FitFunction(GeneralFit& gfit)
 | 
|---|
 | 838 | //
 | 
|---|
 | 839 | //      Retourne une classe contenant la function du fit ``gfit''.
 | 
|---|
 | 840 | //--
 | 
|---|
 | 841 | {
 | 
|---|
 | 842 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
 | 
|---|
 | 843 |   throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitFunction: size mismatch\n"));
 | 
|---|
 | 844 | return gfit.DataFunction(true);
 | 
|---|
 | 845 | }
 | 
|---|
 | 846 | 
 | 
|---|
 | 847 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 848 | //++
 | 
|---|
 | 849 | r_8* GeneralFitData::GetVec(int n, r_8* ret)   const
 | 
|---|
 | 850 | //
 | 
|---|
 | 851 | //      Retourne la donnee `n' dans le vecteur de double `ret'.
 | 
|---|
 | 852 | //| Par defaut, ret=NULL et le buffer interne de la classe est retourne
 | 
|---|
 | 853 | //| - Les donnees sont rangees dans l'ordre:
 | 
|---|
 | 854 | //|    x0,x1,x2,... ; ex0,ex1,ex2,...  ; y ; ey ; ok(0/1)
 | 
|---|
 | 855 | //|    |<- NVar ->| + |<-   NVar   ->| + 1 +  1 +  1
 | 
|---|
 | 856 | //|   Le vecteur ret a la taille 2*NVar+2+1
 | 
|---|
 | 857 | //--
 | 
|---|
 | 858 | {
 | 
|---|
 | 859 | int i;
 | 
|---|
 | 860 | if (ret == NULL) ret = BuffVar;
 | 
|---|
 | 861 | for(i=0; i<2*mNVar+3; i++)  ret[i] = 0.;
 | 
|---|
 | 862 | if (n >= mNData) return(ret);
 | 
|---|
 | 863 | 
 | 
|---|
 | 864 | memcpy(ret, mXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
 | 
|---|
 | 865 | if(mErrXP) memcpy(ret+mNVar, mErrXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
 | 
|---|
 | 866 | ret[2*mNVar] = mF[n];
 | 
|---|
 | 867 | ret[2*mNVar+1] = mErr[n];
 | 
|---|
 | 868 | ret[2*mNVar+2] = (double) mOK[n];
 | 
|---|
 | 869 | return(ret);
 | 
|---|
 | 870 | }
 | 
|---|
 | 871 | 
 | 
|---|
 | 872 | //++
 | 
|---|
 | 873 | r_4* GeneralFitData::GetVecR4(int n, r_4* ret)   const
 | 
|---|
 | 874 | //
 | 
|---|
 | 875 | //      Retourne la donnee `n' dans le vecteur de float `ret'
 | 
|---|
 | 876 | //      (meme commentaires que pour GetVec).
 | 
|---|
 | 877 | //--
 | 
|---|
 | 878 | {
 | 
|---|
 | 879 | if (ret == NULL) ret = BuffVarR4;
 | 
|---|
 | 880 | double *buff = new double[2*mNVar+3];
 | 
|---|
 | 881 | GetVec(n,buff);
 | 
|---|
 | 882 | for(int i=0;i<2*mNVar+3;i++) ret[i] = (float) buff[i];
 | 
|---|
 | 883 | delete [] buff;
 | 
|---|
 | 884 | return ret;
 | 
|---|
 | 885 | }
 | 
|---|
 | 886 | 
 | 
|---|
 | 887 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 888 | //++
 | 
|---|
 | 889 | // int inline int GetSpaceFree() const
 | 
|---|
 | 890 | //      Retourne la place restante dans la structure (nombre de
 | 
|---|
 | 891 | //      donnees que l'on peut encore stoquer).
 | 
|---|
 | 892 | //--
 | 
|---|
 | 893 | //++
 | 
|---|
 | 894 | // inline int  NVar()       const
 | 
|---|
 | 895 | //      Retourne le nombre de variables Xi
 | 
|---|
 | 896 | //--
 | 
|---|
 | 897 | //++
 | 
|---|
 | 898 | // inline int  NData()
 | 
|---|
 | 899 | //      Retourne le nombre de donnees
 | 
|---|
 | 900 | //--
 | 
|---|
 | 901 | //++
 | 
|---|
 | 902 | // inline int  NDataGood()  const
 | 
|---|
 | 903 | //      Retourne le nombre de bonnes donnees (utilisees pour le fit)
 | 
|---|
 | 904 | //--
 | 
|---|
 | 905 | //++
 | 
|---|
 | 906 | // inline int  NDataAlloc() const
 | 
|---|
 | 907 | //      Retourne la place maximale allouee pour les donnees
 | 
|---|
 | 908 | //--
 | 
|---|
 | 909 | //++
 | 
|---|
 | 910 | // inline unsigned short int IsValid(int i) const
 | 
|---|
 | 911 | //      Retourne 1 si point valide, sinon 0
 | 
|---|
 | 912 | //--
 | 
|---|
 | 913 | //++
 | 
|---|
 | 914 | // inline bool HasXErrors()
 | 
|---|
 | 915 | //      Retourne ``true'' si il y a des erreurs sur les variables
 | 
|---|
 | 916 | //      d'abscisse, ``false'' sinon.
 | 
|---|
 | 917 | //--
 | 
|---|
 | 918 | //++
 | 
|---|
 | 919 | // inline double X1(int i) const
 | 
|---|
 | 920 | //      Retourne l'abscisse pour 1 dimension (y=f(x)) donnee I
 | 
|---|
 | 921 | //--
 | 
|---|
 | 922 | //++
 | 
|---|
 | 923 | // inline double X(int i) const
 | 
|---|
 | 924 | //      Retourne la 1er abscisse (X) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 925 | //--
 | 
|---|
 | 926 | //++
 | 
|---|
 | 927 | // inline double Y(int i) const
 | 
|---|
 | 928 | //      Retourne la 2sd abscisse (Y) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 929 | //--
 | 
|---|
 | 930 | //++
 | 
|---|
 | 931 | // inline double Z(int i) const
 | 
|---|
 | 932 | //      Retourne la 3ieme abscisse (Z) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 933 | //--
 | 
|---|
 | 934 | //++
 | 
|---|
 | 935 | // inline double Absc(int j,int i) const
 | 
|---|
 | 936 | //      Retourne la Jieme abscisse (Xj) pour (v=f(x0,x1,x2,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 937 | //--
 | 
|---|
 | 938 | //++
 | 
|---|
 | 939 | // inline double Val(int i) const
 | 
|---|
 | 940 | //      Retourne la valeur de la Ieme donnee
 | 
|---|
 | 941 | //--
 | 
|---|
 | 942 | //++
 | 
|---|
 | 943 | // inline double EX1(int i) const
 | 
|---|
 | 944 | //      Retourne l'erreur (dx) sur l'abscisse pour 1 dimension (y=f(x)) donnee I
 | 
|---|
 | 945 | //--
 | 
|---|
 | 946 | //++
 | 
|---|
 | 947 | // inline double EX(int i) const
 | 
|---|
 | 948 | //      Retourne l'erreur (dx) sur la 1er abscisse (X) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 949 | //--
 | 
|---|
 | 950 | //++
 | 
|---|
 | 951 | // inline double EY(int i) const
 | 
|---|
 | 952 | //      Retourne l'erreur (dy) sur la 2sd abscisse (Y) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 953 | //--
 | 
|---|
 | 954 | //++
 | 
|---|
 | 955 | // inline double EZ(int i) const
 | 
|---|
 | 956 | //      Retourne l'erreur (dz) sur la 3ieme abscisse (Z) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 957 | //--
 | 
|---|
 | 958 | //++
 | 
|---|
 | 959 | // inline double EAbsc(int j,int i) const
 | 
|---|
 | 960 | //      Retourne l'erreur (dxj) sur la Jieme abscisse (Xj) pour (v=f(x0,x1,x2,...)) donnee I
 | 
|---|
 | 961 | //--
 | 
|---|
 | 962 | //++
 | 
|---|
 | 963 | // inline double EVal(int i) const {return mErr[i];}
 | 
|---|
 | 964 | //      Retourne l'erreur de la Ieme donnee
 | 
|---|
 | 965 | //--
 | 
|---|
 | 966 | 
 | 
|---|
 | 967 | 
 | 
|---|
 | 968 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 969 | // ------- Implementation de  l interface NTuple  ---------
 | 
|---|
 | 970 | 
 | 
|---|
 | 971 | uint_4 GeneralFitData::NbLines() const
 | 
|---|
 | 972 | {
 | 
|---|
 | 973 | return(NData());
 | 
|---|
 | 974 | }
 | 
|---|
 | 975 | 
 | 
|---|
 | 976 | //++
 | 
|---|
 | 977 | uint_4 GeneralFitData::NbColumns() const
 | 
|---|
 | 978 | //
 | 
|---|
 | 979 | //      Retourne le nombre de colonnes du ntuple equivalent:
 | 
|---|
 | 980 | //| Exemple: on a une fonction sur un espace a 4 dimensions:
 | 
|---|
 | 981 | //| "x0,x1,x2,x3    , ex0,ex1,ex2,ex3    , y,   ey ,    ok"
 | 
|---|
 | 982 | //|   0  1  2  3        4   5   6   7      8     9      10
 | 
|---|
 | 983 | //|   |        |        |           |      |     |       |        
 | 
|---|
 | 984 | //|   0       nv-1     nv         2*nv-1  2*nv  2*nv+1  2*nv+2
 | 
|---|
 | 985 | //| soit 2*nvar+3 variables/colonnes.
 | 
|---|
 | 986 | //--
 | 
|---|
 | 987 | {
 | 
|---|
 | 988 | return(2*NVar()+3);
 | 
|---|
 | 989 | }
 | 
|---|
 | 990 | 
 | 
|---|
 | 991 | r_8 * GeneralFitData::GetLineD(int n) const
 | 
|---|
 | 992 | {
 | 
|---|
 | 993 | return(GetVec(n,NULL));
 | 
|---|
 | 994 | }
 | 
|---|
 | 995 | 
 | 
|---|
 | 996 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, int k) const
 | 
|---|
 | 997 | {
 | 
|---|
 | 998 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return 0.;
 | 
|---|
 | 999 | r_8 * val = GetVec(n,NULL);
 | 
|---|
 | 1000 | return val[k];
 | 
|---|
 | 1001 | }
 | 
|---|
 | 1002 | 
 | 
|---|
 | 1003 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, string const & nom) const
 | 
|---|
 | 1004 | {
 | 
|---|
 | 1005 | int k = ColumnIndex(nom);
 | 
|---|
 | 1006 | return(GetCell(n,k));
 | 
|---|
 | 1007 | }
 | 
|---|
 | 1008 | 
 | 
|---|
 | 1009 | //++
 | 
|---|
 | 1010 | void GeneralFitData::GetMinMax(int k, double& min, double& max)  const
 | 
|---|
 | 1011 | //
 | 
|---|
 | 1012 | //      Retourne le minimum et le maximum de la variable `k'.
 | 
|---|
 | 1013 | //--
 | 
|---|
 | 1014 | {
 | 
|---|
 | 1015 | int var;
 | 
|---|
 | 1016 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return;
 | 
|---|
 | 1017 | else if(k<NVar())      var = 10*k+2;          // Variable Xi
 | 
|---|
 | 1018 | else if(k<2*NVar())    var = 10*(k-NVar())+3; // Variable EXi
 | 
|---|
 | 1019 | else if(k==2*NVar())   var = 0;               // Variable Y
 | 
|---|
 | 1020 | else if(k==2*NVar()+1) var = 1;               // Variable EY
 | 
|---|
 | 1021 | else {min=0.; max=1.; return;}                // Variable Ok
 | 
|---|
 | 1022 | GetMnMx(var,min,max);
 | 
|---|
 | 1023 | return;
 | 
|---|
 | 1024 | }
 | 
|---|
 | 1025 | 
 | 
|---|
 | 1026 | void GeneralFitData::GetMinMax(string const & nom, double& min, double& max)   const
 | 
|---|
 | 1027 | {
 | 
|---|
 | 1028 | int k = ColumnIndex(nom);
 | 
|---|
 | 1029 | GetMinMax(k,min,max);
 | 
|---|
 | 1030 | }
 | 
|---|
 | 1031 | 
 | 
|---|
 | 1032 | int GeneralFitData::ColumnIndex(string const & nom)  const
 | 
|---|
 | 1033 | {
 | 
|---|
 | 1034 | char str[64]; int k = -1;
 | 
|---|
 | 1035 | strcpy(str,nom.c_str()); strip(str,'L',' ');
 | 
|---|
 | 1036 | if(str[0]=='y') return 2*NVar();
 | 
|---|
 | 1037 | if(str[0]=='o') return 2*NVar()+2;
 | 
|---|
 | 1038 | if(str[0]=='x') {sscanf(str,"x%d",&k); return k;}
 | 
|---|
 | 1039 | if(str[0]=='e')
 | 
|---|
 | 1040 |   if(str[1]=='y') return 2*NVar()+1;
 | 
|---|
 | 1041 |   else if(str[1]=='x') {sscanf(str,"ex%d",&k); return NVar()+k;}
 | 
|---|
 | 1042 | return -1;
 | 
|---|
 | 1043 | }
 | 
|---|
 | 1044 | 
 | 
|---|
 | 1045 | string GeneralFitData::ColumnName(int k) const
 | 
|---|
 | 1046 | {
 | 
|---|
 | 1047 | if(k==2*NVar())                return string("y");
 | 
|---|
 | 1048 | else if(k==2*NVar()+1)         return string("ey");
 | 
|---|
 | 1049 | else if(k==2*NVar()+2)         return string("ok");
 | 
|---|
 | 1050 | else if(k<0 || k>=2*NVar()+3)  return string("");
 | 
|---|
 | 1051 | 
 | 
|---|
 | 1052 | char str[64] = "";
 | 
|---|
 | 1053 | if(k<NVar()) sprintf(str,"x%d",k);
 | 
|---|
 | 1054 | else if(k<2*NVar()) sprintf(str,"ex%d",k-NVar());
 | 
|---|
 | 1055 | return string(str);
 | 
|---|
 | 1056 | }
 | 
|---|
 | 1057 | 
 | 
|---|
 | 1058 | //++
 | 
|---|
 | 1059 | string GeneralFitData::VarList_C(const char* nomx)  const
 | 
|---|
 | 1060 | //
 | 
|---|
 | 1061 | //      Retourne une chaine de caracteres avec la declaration des noms de 
 | 
|---|
 | 1062 | //      variables. si "nomx!=NULL" , des instructions d'affectation
 | 
|---|
 | 1063 | //      a partir d'un tableau "nomx[i]" sont ajoutees. 
 | 
|---|
 | 1064 | //--
 | 
|---|
 | 1065 | {
 | 
|---|
 | 1066 | char buff[256];
 | 
|---|
 | 1067 | string rets;
 | 
|---|
 | 1068 | int i;
 | 
|---|
 | 1069 | rets = "\ndouble";
 | 
|---|
 | 1070 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
 | 
|---|
 | 1071 |   sprintf(buff," x%d, ex%d",i,i);
 | 
|---|
 | 1072 |   rets += buff;
 | 
|---|
 | 1073 |   if(i!=mNVar-1) rets += ","; else rets += ";\n";
 | 
|---|
 | 1074 | }
 | 
|---|
 | 1075 | sprintf(buff,"\ndouble y, ey, ok;\n");
 | 
|---|
 | 1076 | rets += buff;
 | 
|---|
 | 1077 | if (nomx) {
 | 
|---|
 | 1078 |   for(i=0; i<mNVar; i++) {
 | 
|---|
 | 1079 |     sprintf(buff,"x%d=%s[%d];\n", i, nomx, i);
 | 
|---|
 | 1080 |     rets += buff;
 | 
|---|
 | 1081 |   }
 | 
|---|
 | 1082 |   for(i=0; i<mNVar; i++) {
 | 
|---|
 | 1083 |     sprintf(buff,"ex%d=%s[%d];\n", i, nomx, mNVar+i);
 | 
|---|
 | 1084 |     rets += buff;
 | 
|---|
 | 1085 |   }
 | 
|---|
 | 1086 | }
 | 
|---|
 | 1087 | sprintf(buff,"y=%s[%d];\ney=%s[%d];\nok=%s[%d];\n"
 | 
|---|
 | 1088 |        ,nomx,2*mNVar,nomx,2*mNVar+1,nomx,2*mNVar+2);
 | 
|---|
 | 1089 | rets += buff;
 | 
|---|
 | 1090 | 
 | 
|---|
 | 1091 | return(rets);
 | 
|---|
 | 1092 | }
 | 
|---|
 | 1093 | 
 | 
|---|
 | 1094 | ///////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 1095 | // --------------------------------------------------------
 | 
|---|
 | 1096 | //   Les objets delegues pour la gestion de persistance 
 | 
|---|
 | 1097 | // --------------------------------------------------------
 | 
|---|
 | 1098 | ///////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
 | 1099 | 
 | 
|---|
 | 1100 | 
 | 
|---|
 | 1101 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::ReadSelf(PInPersist& is)
 | 
|---|
 | 1102 | {
 | 
|---|
 | 1103 | char strg[256];
 | 
|---|
 | 1104 | 
 | 
|---|
 | 1105 | if(dobj==NULL) dobj=new GeneralFitData;
 | 
|---|
 | 1106 |   else         dobj->Delete();
 | 
|---|
 | 1107 | 
 | 
|---|
 | 1108 | // Lecture entete
 | 
|---|
 | 1109 | is.GetLine(strg, 255);
 | 
|---|
 | 1110 | 
 | 
|---|
 | 1111 | // Ecriture des valeurs de definitions
 | 
|---|
 | 1112 | int_4 nvar,ndatalloc,ndata,ndatagood;
 | 
|---|
 | 1113 | is.Get(nvar);
 | 
|---|
 | 1114 | is.Get(ndatalloc);
 | 
|---|
 | 1115 | is.Get(ndata);
 | 
|---|
 | 1116 | is.Get(ndatagood);
 | 
|---|
 | 1117 | is.Get(dobj->mOk_EXP);
 | 
|---|
 | 1118 | if(nvar<=0 || ndatalloc<=0 || ndata<=0 || ndatagood<0 || ndatalloc<ndata) return;
 | 
|---|
 | 1119 | 
 | 
|---|
 | 1120 | // Allocation de la place (attention Alloc efface mNData,mNDataGood);
 | 
|---|
 | 1121 | dobj->Alloc(nvar,ndatalloc,-1);
 | 
|---|
 | 1122 | dobj->mNData = ndata;
 | 
|---|
 | 1123 | dobj->mNDataGood = ndatagood;
 | 
|---|
 | 1124 | 
 | 
|---|
 | 1125 | // Lecture des datas
 | 
|---|
 | 1126 | is.GetLine(strg, 255);
 | 
|---|
 | 1127 | int blen = dobj->mNVar + 3;
 | 
|---|
 | 1128 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
 | 
|---|
 | 1129 | double *buff = new double[blen];
 | 
|---|
 | 1130 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 1131 |   is.Get(buff, blen);
 | 
|---|
 | 1132 |   int ip = i*dobj->mNVar;
 | 
|---|
 | 1133 |   {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++)  dobj->mXP[ip+j] = buff[j];}
 | 
|---|
 | 1134 |   dobj->mF[i] = buff[dobj->mNVar];
 | 
|---|
 | 1135 |   dobj->mErr[i] = buff[dobj->mNVar+1];
 | 
|---|
 | 1136 |   dobj->mOK[i] = (uint_2)(buff[dobj->mNVar+2]+0.01);
 | 
|---|
 | 1137 |   if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++)
 | 
|---|
 | 1138 |                         dobj->mErrXP[ip+j] = buff[dobj->mNVar+3+j];}
 | 
|---|
 | 1139 | }
 | 
|---|
 | 1140 | delete [] buff;
 | 
|---|
 | 1141 | 
 | 
|---|
 | 1142 | return;
 | 
|---|
 | 1143 | }
 | 
|---|
 | 1144 | 
 | 
|---|
 | 1145 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::WriteSelf(POutPersist& os) const
 | 
|---|
 | 1146 | {
 | 
|---|
 | 1147 | if (dobj == NULL)   return;
 | 
|---|
 | 1148 | char strg[256];
 | 
|---|
 | 1149 | 
 | 
|---|
 | 1150 | // Ecriture entete pour identifier facilement
 | 
|---|
 | 1151 | sprintf(strg,"GeneralFitData: NVar=%d NDataAlloc=%d NData=%d NDataGood=%d Ok_EXP=%d"
 | 
|---|
 | 1152 |        ,dobj->mNVar,dobj->mNDataAlloc,dobj->mNData,dobj->mNDataGood,dobj->mOk_EXP);
 | 
|---|
 | 1153 | os.PutLine(strg);
 | 
|---|
 | 1154 | 
 | 
|---|
 | 1155 | // Ecriture des valeurs de definitions
 | 
|---|
 | 1156 | os.Put(dobj->mNVar);
 | 
|---|
 | 1157 | os.Put(dobj->mNDataAlloc);
 | 
|---|
 | 1158 | os.Put(dobj->mNData);
 | 
|---|
 | 1159 | os.Put(dobj->mNDataGood);
 | 
|---|
 | 1160 | os.Put(dobj->mOk_EXP);
 | 
|---|
 | 1161 | if(dobj->mNVar<=0 || dobj->mNDataAlloc<=0 || dobj->mNData<=0 || dobj->mNDataGood<0) return;
 | 
|---|
 | 1162 | 
 | 
|---|
 | 1163 | // Ecriture des datas (on n'ecrit que mNData / mNDataAlloc)
 | 
|---|
 | 1164 | sprintf(strg
 | 
|---|
 | 1165 |        ,"GeneralFitData: Abscisses, Ordonnee, Erreur Ordonnee, Flag, Erreur Abscisses");
 | 
|---|
 | 1166 | os.PutLine(strg);
 | 
|---|
 | 1167 | 
 | 
|---|
 | 1168 | int blen = dobj->mNVar + 3;
 | 
|---|
 | 1169 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
 | 
|---|
 | 1170 | double *buff = new double[blen];
 | 
|---|
 | 1171 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
 | 
|---|
 | 1172 |   {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[j] = dobj->Absc(j,i);}
 | 
|---|
 | 1173 |   buff[dobj->mNVar] = dobj->Val(i);
 | 
|---|
 | 1174 |   buff[dobj->mNVar+1] = dobj->EVal(i);
 | 
|---|
 | 1175 |   buff[dobj->mNVar+2] = (double) dobj->IsValid(i);
 | 
|---|
 | 1176 |   if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[dobj->mNVar+3+j] = dobj->EAbsc(j,i);}
 | 
|---|
 | 1177 |   os.Put(buff, blen);
 | 
|---|
 | 1178 | }
 | 
|---|
 | 1179 | delete [] buff;
 | 
|---|
 | 1180 | 
 | 
|---|
 | 1181 | return;
 | 
|---|
 | 1182 | }
 | 
|---|
 | 1183 | 
 | 
|---|
 | 1184 | 
 | 
|---|
 | 1185 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
 | 
|---|
 | 1186 | #pragma define_template ObjFileIO<GeneralFitData>
 | 
|---|
 | 1187 | #endif
 | 
|---|
 | 1188 | 
 | 
|---|
 | 1189 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
 | 
|---|
 | 1190 | template class ObjFileIO<GeneralFitData>;
 | 
|---|
 | 1191 | #endif
 | 
|---|