[220] | 1 | #include "defs.h"
|
---|
| 2 | #include <stdio.h>
|
---|
| 3 | #include <stdlib.h>
|
---|
| 4 | #include <iostream.h>
|
---|
| 5 | #include <math.h>
|
---|
| 6 | #include <string.h>
|
---|
| 7 | #include <string>
|
---|
| 8 |
|
---|
| 9 | #if defined(__KCC__)
|
---|
| 10 | using std::string ;
|
---|
| 11 | #endif
|
---|
| 12 |
|
---|
| 13 | #include "perrors.h"
|
---|
| 14 | #include "nbtri.h"
|
---|
| 15 | #include "generalfit.h"
|
---|
| 16 | #include "generaldata.h"
|
---|
| 17 |
|
---|
| 18 | //================================================================
|
---|
| 19 | // GeneralFitData
|
---|
| 20 | //================================================================
|
---|
| 21 |
|
---|
| 22 | //++
|
---|
| 23 | // Class GeneralFitData
|
---|
| 24 | // Lib Outils++
|
---|
| 25 | // include generaldata.h
|
---|
| 26 | //
|
---|
| 27 | // Classe de stoquage de donnees a plusieurs variables avec erreur
|
---|
| 28 | // sur l'ordonnee et sur les abscisses (options).
|
---|
| 29 | //| {x0(i),Ex0(i), x1(i),Ex1(i), x2(i),Ex2(i) ... ; Y(i),EY(i)}
|
---|
| 30 | //--
|
---|
| 31 |
|
---|
| 32 | // Pour memoire, structure du rangement (n=mNVar):
|
---|
| 33 | // - Valeur des abscisses mXP (idem pour mErrXP):
|
---|
| 34 | // x0,x1,x2,...,xn x0,x1,x2,...,xn .... x0,x1,x2,....,xn
|
---|
| 35 | // | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
| 36 | // Donc abscisse J=[0,mNVar[ du point numero I=[0,mNData[: mXP[I*mNVar+J]
|
---|
| 37 | // - Valeur de l'ordonnee mF (idem pour mErr et mOK):
|
---|
| 38 | // f f f
|
---|
| 39 | // | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
| 40 | // Donc point numero I [0,mNData[ : mF[i]
|
---|
| 41 |
|
---|
| 42 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 43 | //++
|
---|
| 44 | GeneralFitData::GeneralFitData(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, uint_2 errx)
|
---|
| 45 | //
|
---|
| 46 | // Constructeur. ``nVar'' represente la dimension de l'espace des abscisses,
|
---|
| 47 | // ``ndatalloc'' le nombre maximum de points et ``errx'' si non nul
|
---|
| 48 | // indique que l'on fournit des erreurs sur les ``nVar'' variables en abscisse.
|
---|
| 49 | //--
|
---|
| 50 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 51 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 52 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 53 | {
|
---|
| 54 | TRY {
|
---|
| 55 | Alloc(nVar,ndatalloc,errx);
|
---|
| 56 | } CATCHALL {
|
---|
| 57 | cout<<"GeneralFitData::GeneralFitData Impossible d'allouer l'espace"<<endl;
|
---|
| 58 | THROW_SAME;
|
---|
| 59 | } ENDTRY
|
---|
| 60 | END_CONSTRUCTOR
|
---|
| 61 | }
|
---|
| 62 |
|
---|
| 63 | //++
|
---|
| 64 | GeneralFitData::GeneralFitData(GeneralFitData& data, bool clean)
|
---|
| 65 | //
|
---|
| 66 | // Constructeur par copie. Si ``clean'' est ``true''
|
---|
| 67 | // seules les donnees valides de ``data'' sont copiees.
|
---|
| 68 | // Si ``clean'' est ``false'' (defaut) toutes les donnees
|
---|
| 69 | // sont copiees et la taille totale de ``data'' est allouee
|
---|
| 70 | // meme si elle est plus grande que la taille des donnees stoquees.
|
---|
| 71 | //--
|
---|
| 72 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 73 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 74 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 75 | {
|
---|
| 76 | TRY {
|
---|
| 77 | Alloc(data.mNVar,((clean)?data.mNDataGood:data.mNDataAlloc),((data.mErrXP)?1:0));
|
---|
| 78 | } CATCHALL {
|
---|
| 79 | cout<<"GeneralFitData::GeneralFitData Impossible d'allouer l'espace"<<endl;
|
---|
| 80 | THROW_SAME;
|
---|
| 81 | } ENDTRY
|
---|
| 82 |
|
---|
| 83 | // Remplissage
|
---|
| 84 | if(data.mNData>0) {
|
---|
| 85 | r_8* ret;
|
---|
| 86 | for(int i=0;i<data.mNData;i++) {
|
---|
| 87 | if( clean && data.mOK[i]==0 ) continue;
|
---|
| 88 | ret = data.GetVec(i,NULL);
|
---|
| 89 | memcpy(mXP+mNData*mNVar,ret,mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 90 | if(mErrXP) memcpy(mErrXP+mNData*mNVar,ret+mNVar,mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 91 | mF[mNData] = ret[2*mNVar];
|
---|
| 92 | mErr[mNData] = ret[2*mNVar+1];
|
---|
| 93 | mOK[mNData] = (uint_2) (ret[2*mNVar+2]+0.001);
|
---|
| 94 | if(mOK[mNData]!=0) mNDataGood++;
|
---|
| 95 | mNData++;
|
---|
| 96 | }
|
---|
| 97 | }
|
---|
| 98 |
|
---|
| 99 | END_CONSTRUCTOR
|
---|
| 100 | }
|
---|
| 101 |
|
---|
| 102 | //++
|
---|
| 103 | GeneralFitData::GeneralFitData()
|
---|
| 104 | //
|
---|
| 105 | // Constructeur par defaut.
|
---|
| 106 | //--
|
---|
| 107 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 108 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 109 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 110 | {
|
---|
| 111 | END_CONSTRUCTOR
|
---|
| 112 | }
|
---|
| 113 |
|
---|
| 114 | //++
|
---|
| 115 | GeneralFitData::GeneralFitData(char *flnm)
|
---|
| 116 | //
|
---|
| 117 | // Constructeur par lecture d'un fichier ppersist..
|
---|
| 118 | //--
|
---|
| 119 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
| 120 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
| 121 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
| 122 | {
|
---|
| 123 | PInPersist s(flnm);
|
---|
| 124 | Read(s);
|
---|
| 125 | END_CONSTRUCTOR
|
---|
| 126 | }
|
---|
| 127 |
|
---|
| 128 | //++
|
---|
| 129 | GeneralFitData::~GeneralFitData()
|
---|
| 130 | //
|
---|
| 131 | // Destructeur
|
---|
| 132 | //--
|
---|
| 133 | {
|
---|
| 134 | Delete();
|
---|
| 135 | }
|
---|
| 136 |
|
---|
| 137 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 138 | //++
|
---|
| 139 | void GeneralFitData::Alloc(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, int_2 errx)
|
---|
| 140 | //
|
---|
| 141 | // Pour redefinir la structure de donnees (ou la creer si on a utilise
|
---|
| 142 | // le createur par defaut). Voir les explications des arguments
|
---|
| 143 | // dans les commentaires du constructeur. Si ``errx''<0 alors
|
---|
| 144 | // la valeur prise est celle definie auparavent.
|
---|
| 145 | //--
|
---|
| 146 | {
|
---|
| 147 | DBASSERT( nVar>0 && ndatalloc>0 );
|
---|
| 148 |
|
---|
| 149 | Delete();
|
---|
| 150 |
|
---|
| 151 | if(errx>=0) mOk_EXP = (uint_2) errx;
|
---|
| 152 | mNVar = nVar;
|
---|
| 153 | mNDataAlloc = ndatalloc;
|
---|
| 154 |
|
---|
| 155 | TRY {
|
---|
| 156 | mXP = new r_8[nVar*ndatalloc];
|
---|
| 157 | if(mOk_EXP) mErrXP = new r_8[nVar*ndatalloc];
|
---|
| 158 | mF = new r_8[ndatalloc];
|
---|
| 159 | mErr = new r_8[ndatalloc];
|
---|
| 160 | mOK = new uint_2[ndatalloc];
|
---|
| 161 | BuffVar = new r_8[2*nVar+3];
|
---|
| 162 | BuffVarR4 = (r_4 *) BuffVar;
|
---|
| 163 | } CATCHALL {
|
---|
| 164 | THROW_SAME;
|
---|
| 165 | } ENDTRY
|
---|
| 166 | }
|
---|
| 167 |
|
---|
| 168 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 169 | void GeneralFitData::Delete()
|
---|
| 170 | {
|
---|
| 171 | mNVar = mNDataAlloc = mNData = mNDataGood = 0;
|
---|
| 172 | if( mXP != NULL ) {delete [] mXP; mXP = NULL;}
|
---|
| 173 | if( mErrXP != NULL ) {delete [] mErrXP; mErrXP = NULL;}
|
---|
| 174 | if( mF != NULL ) {delete [] mF; mF = NULL;}
|
---|
| 175 | if( mErr != NULL ) {delete [] mErr; mErr = NULL;}
|
---|
| 176 | if( mOK != NULL ) {delete [] mOK; mOK = NULL;}
|
---|
| 177 | if( BuffVar != NULL ) {delete [] BuffVar; BuffVar = NULL; BuffVarR4 = NULL;}
|
---|
| 178 | }
|
---|
| 179 |
|
---|
| 180 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 181 | //++
|
---|
| 182 | void GeneralFitData::SetDataPtr(int ptr)
|
---|
| 183 | //
|
---|
| 184 | // Remise a zero de la structure pour nouveau remplissage (pas d'arg)
|
---|
| 185 | // ou remise a la position ``ptr'' (si arg). Les donnees apres ``ptr''
|
---|
| 186 | // sont sur-ecrites.
|
---|
| 187 | //--
|
---|
| 188 | {
|
---|
| 189 | DBASSERT(ptr >= 0 && ptr < mNDataAlloc);
|
---|
| 190 | mNData = ptr;
|
---|
| 191 | mNDataGood = 0;
|
---|
| 192 | if(ptr==0) return;
|
---|
| 193 | for(int i=0;i<mNData;i++) if(mOK[i]) mNDataGood++;
|
---|
| 194 | }
|
---|
| 195 |
|
---|
| 196 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 197 | //++
|
---|
| 198 | void GeneralFitData::KillData(int i)
|
---|
| 199 | //
|
---|
| 200 | // Pour tuer un point
|
---|
| 201 | //--
|
---|
| 202 | {
|
---|
| 203 | DBASSERT(i >= 0 && i < mNData);
|
---|
| 204 |
|
---|
| 205 | if( ! mOK[i] ) return;
|
---|
| 206 | mOK[i] = 0;
|
---|
| 207 | mNDataGood--;
|
---|
| 208 | }
|
---|
| 209 |
|
---|
| 210 | //++
|
---|
| 211 | void GeneralFitData::KillData(int i1,int i2)
|
---|
| 212 | //
|
---|
| 213 | // Pour tuer une serie de points
|
---|
| 214 | //--
|
---|
| 215 | {
|
---|
| 216 | DBASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
|
---|
| 217 | DBASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
|
---|
| 218 | DBASSERT(i1 <= i2 );
|
---|
| 219 |
|
---|
| 220 | for(int i=i1;i<=i2;i++) KillData(i);
|
---|
| 221 | }
|
---|
| 222 |
|
---|
| 223 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 224 | //++
|
---|
| 225 | void GeneralFitData::ValidData(int i)
|
---|
| 226 | //
|
---|
| 227 | // Pour re-valider le point numero i ([0,NData]).
|
---|
| 228 | //--
|
---|
| 229 | {
|
---|
| 230 | DBASSERT(i >= 0 && i < mNData);
|
---|
| 231 |
|
---|
| 232 | if( mOK[i] ) return;
|
---|
| 233 | if( mErr[i]<=0. ) return;
|
---|
| 234 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 235 | for(int j=0;j<mNVar;j++) if(mErrXP[i*mNVar+j]<=0.) return;
|
---|
| 236 | }
|
---|
| 237 | mOK[i] = 1;
|
---|
| 238 | mNDataGood++;
|
---|
| 239 | }
|
---|
| 240 |
|
---|
| 241 | //++
|
---|
| 242 | void GeneralFitData::ValidData(int i1,int i2)
|
---|
| 243 | //
|
---|
| 244 | // Pour re-valider les points numeros i1 a i2.
|
---|
| 245 | //--
|
---|
| 246 | {
|
---|
| 247 | DBASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
|
---|
| 248 | DBASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
|
---|
| 249 | DBASSERT(i1 <= i2 );
|
---|
| 250 |
|
---|
| 251 | for(int i=i1;i<=i2;i++) ValidData(i);
|
---|
| 252 | }
|
---|
| 253 |
|
---|
| 254 | //++
|
---|
| 255 | void GeneralFitData::ValidData()
|
---|
| 256 | //
|
---|
| 257 | // Pour re-valider tous les points.
|
---|
| 258 | //--
|
---|
| 259 | {
|
---|
| 260 | for(int i=0;i<mNData;i++) ValidData(i);
|
---|
| 261 | }
|
---|
| 262 |
|
---|
| 263 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 264 | //++
|
---|
| 265 | void GeneralFitData::RedefineData1(int i,double x,double f,double err,double errx)
|
---|
| 266 | //
|
---|
| 267 | // Pour redefinir un point a
|
---|
| 268 | //| {x,[errx] ; f,err}
|
---|
| 269 | //--
|
---|
| 270 | {
|
---|
| 271 | RedefineData(i,&x,f,err,&errx);
|
---|
| 272 | }
|
---|
| 273 |
|
---|
| 274 | //++
|
---|
| 275 | void GeneralFitData::RedefineData2(int i,double x,double y,double f
|
---|
| 276 | ,double err,double errx,double erry)
|
---|
| 277 | //
|
---|
| 278 | // Pour redefinir un point a
|
---|
| 279 | //| {x,[errx], y,[erry] ; f,err}
|
---|
| 280 | //--
|
---|
| 281 | {
|
---|
| 282 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
| 283 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
| 284 | RedefineData(i,xp,f,err,errxp);
|
---|
| 285 | }
|
---|
| 286 |
|
---|
| 287 | //++
|
---|
| 288 | void GeneralFitData::RedefineData(int i,double* xp,double f,double err,double* errxp)
|
---|
| 289 | //
|
---|
| 290 | // Pour redefinir un point a
|
---|
| 291 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
|
---|
| 292 | //--
|
---|
| 293 | {
|
---|
| 294 | DBASSERT(i>=0 && i<mNData);
|
---|
| 295 | bool ok = true;
|
---|
| 296 |
|
---|
| 297 | int ip = mNVar*i;
|
---|
| 298 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = xp[j];
|
---|
| 299 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 300 | if(errxp) {
|
---|
| 301 | for(int j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
| 302 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
| 303 | } else {
|
---|
| 304 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
| 305 | ok=false;
|
---|
| 306 | }
|
---|
| 307 | }
|
---|
| 308 | mF[i] = f;
|
---|
| 309 | mErr[i] = err; if(err<=0.) ok = false;
|
---|
| 310 | if(ok) {
|
---|
| 311 | if(! mOK[i]) {mOK[i]=1; mNDataGood++;}
|
---|
| 312 | } else {
|
---|
| 313 | if( mOK[i]) {mOK[i]=0; mNDataGood--;}
|
---|
| 314 | }
|
---|
| 315 | }
|
---|
| 316 |
|
---|
| 317 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 318 | //++
|
---|
| 319 | void GeneralFitData::AddData1(double x, double f, double err, double errx)
|
---|
| 320 | //
|
---|
| 321 | // Pour ajouter un point
|
---|
| 322 | //| {x,[errx] ; f,err}
|
---|
| 323 | //--
|
---|
| 324 | {
|
---|
| 325 | AddData(&x,f,err,&errx);
|
---|
| 326 | }
|
---|
| 327 |
|
---|
| 328 | //++
|
---|
| 329 | void GeneralFitData::AddData2(double x, double y, double f
|
---|
| 330 | , double err, double errx, double erry)
|
---|
| 331 | //
|
---|
| 332 | // Pour ajouter un point
|
---|
| 333 | //| {x,[errx], y,[erry] ; f,err}
|
---|
| 334 | //--
|
---|
| 335 | {
|
---|
| 336 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
| 337 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
| 338 | AddData(xp,f,err,errxp);
|
---|
| 339 | }
|
---|
| 340 |
|
---|
| 341 | //++
|
---|
| 342 | void GeneralFitData::AddData(double* xp, double f, double err,double* errxp)
|
---|
| 343 | //
|
---|
| 344 | // Pour ajouter un point
|
---|
| 345 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
|
---|
| 346 | //--
|
---|
| 347 | {
|
---|
| 348 | DBASSERT(mNData < mNDataAlloc);
|
---|
| 349 | bool ok = true;
|
---|
| 350 |
|
---|
| 351 | int ip = mNVar*mNData;
|
---|
| 352 | for(int i=0;i<mNVar;i++) mXP[ip+i] = xp[i];
|
---|
| 353 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 354 | if(errxp) {
|
---|
| 355 | for(int j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
| 356 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
| 357 | } else {
|
---|
| 358 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
| 359 | ok=false;
|
---|
| 360 | }
|
---|
| 361 | }
|
---|
| 362 | mF[mNData] = f;
|
---|
| 363 | mErr[mNData] = err;
|
---|
| 364 | if(err<=0.) ok = false;
|
---|
| 365 | if(ok) { mOK[mNData]=1; mNDataGood++; } else mOK[mNData]=0;
|
---|
| 366 | mNData++;
|
---|
| 367 | }
|
---|
| 368 |
|
---|
| 369 | //++
|
---|
| 370 | void GeneralFitData::AddData(float* xp, float f, float err, float* errxp)
|
---|
| 371 | //
|
---|
| 372 | // Pour ajouter un point
|
---|
| 373 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
|
---|
| 374 | //--
|
---|
| 375 | {
|
---|
| 376 | {for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[i] = (double) xp[i];}
|
---|
| 377 | if(errxp) for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[mNVar+i] = (double) errxp[i];
|
---|
| 378 | AddData(BuffVar,(double) f,(double) err,BuffVar+mNVar);
|
---|
| 379 | }
|
---|
| 380 |
|
---|
| 381 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 382 | //++
|
---|
| 383 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
|
---|
| 384 | , double* x, double* f, double *err, double *errx)
|
---|
| 385 | //
|
---|
| 386 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 387 | //| {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)}
|
---|
| 388 | //--
|
---|
| 389 | {
|
---|
| 390 | DBASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
| 391 |
|
---|
| 392 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 393 | double ex = (errx) ? errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 394 | double ef = (err ) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 395 | AddData1(x[i],f[i],ef,ex);
|
---|
| 396 | }
|
---|
| 397 | }
|
---|
| 398 |
|
---|
| 399 | //++
|
---|
| 400 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
|
---|
| 401 | , float* x, float* f, float* err, float *errx)
|
---|
| 402 | //
|
---|
| 403 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 404 | //| {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)}
|
---|
| 405 | //--
|
---|
| 406 | {
|
---|
| 407 | DBASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
| 408 |
|
---|
| 409 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 410 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 411 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 412 | AddData1((double) x[i],(double) f[i],ef,ex);
|
---|
| 413 | }
|
---|
| 414 | }
|
---|
| 415 |
|
---|
| 416 | //++
|
---|
| 417 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, double* x, double* y, double* f
|
---|
| 418 | ,double *err,double *errx,double *erry)
|
---|
| 419 | //
|
---|
| 420 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 421 | //| {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)}
|
---|
| 422 | //--
|
---|
| 423 | {
|
---|
| 424 | DBASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
| 425 |
|
---|
| 426 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 427 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 428 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 429 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 430 | AddData2(x[i],y[i],f[i],ef,ex,ey);
|
---|
| 431 | }
|
---|
| 432 | }
|
---|
| 433 |
|
---|
| 434 | //++
|
---|
| 435 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, float* x, float* y, float* f
|
---|
| 436 | ,float *err,float *errx,float *erry)
|
---|
| 437 | //
|
---|
| 438 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 439 | //| {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)}
|
---|
| 440 | //--
|
---|
| 441 | {
|
---|
| 442 | DBASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
| 443 |
|
---|
| 444 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 445 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 446 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
| 447 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 448 | AddData2((double) x[i],(double) y[i],(double) f[i],ef,ex,ey);
|
---|
| 449 | }
|
---|
| 450 | }
|
---|
| 451 |
|
---|
| 452 | //++
|
---|
| 453 | void GeneralFitData::SetData(int nData,double** xp, double *f
|
---|
| 454 | , double *err, double** errxp)
|
---|
| 455 | //
|
---|
| 456 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
| 457 | //| {X0(i),[EX0(i)], X1(i),[EX1(i)], X2(i),[EX2(i)], ... ; F(i),Err(i)}
|
---|
| 458 | // Attention: si la structure est n'est pas vide, les tableaux sont copies
|
---|
| 459 | // apres les donnees pre-existantes (qui ne sont donc pas detruites). Pour
|
---|
| 460 | // effacer les donnees pre-existantes utiliser SetDataPtr(0).
|
---|
| 461 | //| Ici **xp est un pointeur sur un tableau de pointeurs tq
|
---|
| 462 | //| xp[0] = &X0[0], xp[1] = &X1[0], xp[2] = &X2[0] ...
|
---|
| 463 | //| ou X0,X1,X2,... sont les tableaux X0[nData] X1[nData] X2[nData] ...
|
---|
| 464 | //| des variables (meme commentaire pour errxp).
|
---|
| 465 | //--
|
---|
| 466 | {
|
---|
| 467 | DBASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
| 468 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
| 469 |
|
---|
| 470 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 471 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = *(xp[j]+i);}
|
---|
| 472 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
| 473 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = *(errxp[j]+i);}
|
---|
| 474 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 475 | AddData(BuffVar,f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
| 476 | }
|
---|
| 477 | }
|
---|
| 478 |
|
---|
| 479 | //++
|
---|
| 480 | void GeneralFitData::SetData(int nData,float** xp, float *f
|
---|
| 481 | , float *err, float** errxp)
|
---|
| 482 | //
|
---|
| 483 | // Voir commentaire ci-dessus.
|
---|
| 484 | //--
|
---|
| 485 | {
|
---|
| 486 | DBASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
| 487 |
|
---|
| 488 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
| 489 |
|
---|
| 490 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
| 491 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = (double) *(xp[j]+i);}
|
---|
| 492 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
| 493 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = (double) *(errxp[j]+i);}
|
---|
| 494 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
| 495 | AddData(BuffVar,(double) f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
| 496 | }
|
---|
| 497 | }
|
---|
| 498 |
|
---|
| 499 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 500 | //++
|
---|
| 501 | void GeneralFitData::PrintStatus()
|
---|
| 502 | //
|
---|
| 503 | // Impression de l'etat de la structure de donnees
|
---|
| 504 | //--
|
---|
| 505 | {
|
---|
| 506 | cout<<"GeneralFitData:: "<<endl
|
---|
| 507 | <<"NVar="<<mNVar<<" NDataAlloc="<<mNDataAlloc<<" Ok_EXP="<<mOk_EXP
|
---|
| 508 | <<" ,NData="<<mNData<<" NDataGood="<<mNDataGood<<endl
|
---|
| 509 | <<" mXP="<<mXP<<" [mErrXP="<<mErrXP<<"] mF="<<mF<<" mErr="<<mErr
|
---|
| 510 | <<" mOK="<<mOK<<endl;
|
---|
| 511 | }
|
---|
| 512 |
|
---|
| 513 | //++
|
---|
| 514 | void GeneralFitData::PrintData(int i)
|
---|
| 515 | //
|
---|
| 516 | // Impression du point i
|
---|
| 517 | //--
|
---|
| 518 | {
|
---|
| 519 | DBASSERT(i>=0 && i<mNData);
|
---|
| 520 |
|
---|
| 521 | cout<<" "<<i<<" F( ";
|
---|
| 522 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<Absc(j,i);}
|
---|
| 523 | if(mOk_EXP) {
|
---|
| 524 | cout<<" ; ";
|
---|
| 525 | for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<EAbsc(j,i);
|
---|
| 526 | }
|
---|
| 527 | cout<<")= "<<Val(i)<<" "<<EVal(i)<<" ("<<IsValid(i)<<")\n";
|
---|
| 528 | }
|
---|
| 529 |
|
---|
| 530 | //++
|
---|
| 531 | void GeneralFitData::PrintData(int i1,int i2)
|
---|
| 532 | //
|
---|
| 533 | // Impression des points i1 a i2
|
---|
| 534 | //--
|
---|
| 535 | {
|
---|
| 536 | if(i1<0) i1=0;
|
---|
| 537 | if(i1>=mNData) i1 = mNData-1;
|
---|
| 538 | if(i2>=mNData) i2 = mNData-1;
|
---|
| 539 | if(i1>i2) i2 = mNData-1;
|
---|
| 540 |
|
---|
| 541 | cout<<"GeneralFitData::PrintData[NData="
|
---|
| 542 | <<mNData<<"/ NDataGood="<<mNDataGood<<"]"<<endl;
|
---|
| 543 | for(int i=i1;i<=i2;i++) PrintData(i);
|
---|
| 544 | cout<<flush;
|
---|
| 545 | }
|
---|
| 546 |
|
---|
| 547 | //++
|
---|
| 548 | void GeneralFitData::PrintData()
|
---|
| 549 | //
|
---|
| 550 | // Impression de tous les points
|
---|
| 551 | //--
|
---|
| 552 | {
|
---|
| 553 | DBASSERT(mNData>0);
|
---|
| 554 |
|
---|
| 555 | PrintData(0,mNData-1);
|
---|
| 556 | }
|
---|
| 557 |
|
---|
| 558 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 559 | //++
|
---|
| 560 | int GeneralFitData::GetMinMax(int var,int& imin,int& imax)
|
---|
| 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::GetMinMax(int var,double& min,double& max)
|
---|
| 596 | //
|
---|
| 597 | // Retourne le minimum et le maximum de la variable ``var''
|
---|
| 598 | // (cf commentaires GetMinMax).
|
---|
| 599 | //--
|
---|
| 600 | {
|
---|
| 601 | min = 1.; max = -1.;
|
---|
| 602 | int imin,imax;
|
---|
| 603 | int ntest = GetMinMax(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 GetMinMax).
|
---|
| 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 GetMinMax).
|
---|
| 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) return NULL;
|
---|
| 832 | return gfit.DataResidus(true);
|
---|
| 833 | }
|
---|
| 834 |
|
---|
| 835 | //++
|
---|
| 836 | GeneralFitData* GeneralFitData::FitFunction(GeneralFit& gfit)
|
---|
| 837 | //
|
---|
| 838 | // Retourne une classe contenant la function du fit ``gfit''.
|
---|
| 839 | //--
|
---|
| 840 | {
|
---|
| 841 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar) return NULL;
|
---|
| 842 | return gfit.DataFunction(true);
|
---|
| 843 | }
|
---|
| 844 |
|
---|
| 845 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 846 | //++
|
---|
| 847 | r_8* GeneralFitData::GetVec(int n, r_8* ret) const
|
---|
| 848 | //
|
---|
| 849 | // Retourne la donnee `n' dans le vecteur de double `ret'.
|
---|
| 850 | //| Par defaut, ret=NULL et le buffer interne de la classe est retourne
|
---|
| 851 | //| - Les donnees sont rangees dans l'ordre:
|
---|
| 852 | //| x0,x1,x2,... ; ex0,ex1,ex2,... ; y ; ey ; ok(0/1)
|
---|
| 853 | //| |<- NVar ->| + |<- NVar ->| + 1 + 1 + 1
|
---|
| 854 | //| Le vecteur ret a la taille 2*NVar+2+1
|
---|
| 855 | //--
|
---|
| 856 | {
|
---|
| 857 | int i;
|
---|
| 858 | if (ret == NULL) ret = BuffVar;
|
---|
| 859 | for(i=0; i<2*mNVar+3; i++) ret[i] = 0.;
|
---|
| 860 | if (n >= mNData) return(ret);
|
---|
| 861 |
|
---|
| 862 | memcpy(ret, mXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 863 | if(mErrXP) memcpy(ret+mNVar, mErrXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
| 864 | ret[2*mNVar] = mF[n];
|
---|
| 865 | ret[2*mNVar+1] = mErr[n];
|
---|
| 866 | ret[2*mNVar+2] = (double) mOK[n];
|
---|
| 867 | return(ret);
|
---|
| 868 | }
|
---|
| 869 |
|
---|
| 870 | //++
|
---|
| 871 | r_4* GeneralFitData::GetVecR4(int n, r_4* ret) const
|
---|
| 872 | //
|
---|
| 873 | // Retourne la donnee `n' dans le vecteur de float `ret'
|
---|
| 874 | // (meme commentaires que pour GetVec).
|
---|
| 875 | //--
|
---|
| 876 | {
|
---|
| 877 | if (ret == NULL) ret = BuffVarR4;
|
---|
| 878 | double *buff = new double[2*mNVar+3];
|
---|
| 879 | GetVec(n,buff);
|
---|
| 880 | for(int i=0;i<2*mNVar+3;i++) ret[i] = (float) buff[i];
|
---|
| 881 | delete [] buff;
|
---|
| 882 | return ret;
|
---|
| 883 | }
|
---|
| 884 |
|
---|
| 885 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 886 | //++
|
---|
| 887 | string GeneralFitData::VarList_C(const char* nomx) const
|
---|
| 888 | //
|
---|
| 889 | // Retourne une chaine de caracteres avec la declaration des noms de
|
---|
| 890 | // variables. si "nomx!=NULL" , des instructions d'affectation
|
---|
| 891 | // a partir d'un tableau "nomx[i]" sont ajoutees.
|
---|
| 892 | //--
|
---|
| 893 | {
|
---|
| 894 | char buff[256];
|
---|
| 895 | string rets;
|
---|
| 896 | int i;
|
---|
| 897 | rets = "\ndouble";
|
---|
| 898 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
| 899 | sprintf(buff," x%d, ex%d",i,i);
|
---|
| 900 | rets += buff;
|
---|
| 901 | if(i!=mNVar-1) rets += ","; else rets += ";\n";
|
---|
| 902 | }
|
---|
| 903 | sprintf(buff,"\ndouble y, ey, ok;\n");
|
---|
| 904 | rets += buff;
|
---|
| 905 | if (nomx) {
|
---|
| 906 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
| 907 | sprintf(buff,"x%d=%s[%d];\n", i, nomx, i);
|
---|
| 908 | rets += buff;
|
---|
| 909 | }
|
---|
| 910 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
| 911 | sprintf(buff,"ex%d=%s[%d];\n", i, nomx, mNVar+i);
|
---|
| 912 | rets += buff;
|
---|
| 913 | }
|
---|
| 914 | }
|
---|
| 915 | sprintf(buff,"y=%s[%d];\ney=%s[%d];\nok=%s[%d];\n"
|
---|
| 916 | ,nomx,2*mNVar,nomx,2*mNVar+1,nomx,2*mNVar+2);
|
---|
| 917 | rets += buff;
|
---|
| 918 |
|
---|
| 919 | return(rets);
|
---|
| 920 | }
|
---|
| 921 |
|
---|
| 922 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 923 | //++
|
---|
| 924 | void GeneralFitData::WriteSelf(POutPersist& s) const
|
---|
| 925 | //
|
---|
| 926 | // Ecriture ppersist
|
---|
| 927 | //--
|
---|
| 928 | {
|
---|
| 929 | char strg[256];
|
---|
| 930 |
|
---|
| 931 | // Ecriture entete pour identifier facilement
|
---|
| 932 | sprintf(strg,"GeneralFitData: NVar=%d NDataAlloc=%d NData=%d NDataGood=%d Ok_EXP=%d"
|
---|
| 933 | ,mNVar,mNDataAlloc,mNData,mNDataGood,mOk_EXP);
|
---|
| 934 | s.PutLine(strg);
|
---|
| 935 |
|
---|
| 936 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
| 937 | s.PutI4(mNVar);
|
---|
| 938 | s.PutI4(mNDataAlloc);
|
---|
| 939 | s.PutI4(mNData);
|
---|
| 940 | s.PutI4(mNDataGood);
|
---|
| 941 | s.PutU2(mOk_EXP);
|
---|
| 942 | if(mNVar<=0 || mNDataAlloc<=0 || mNData<=0 || mNDataGood<0) return;
|
---|
| 943 |
|
---|
| 944 | // Ecriture des datas (on n'ecrit que mNData / mNDataAlloc)
|
---|
| 945 | sprintf(strg
|
---|
| 946 | ,"GeneralFitData: Abscisses, Ordonnee, Erreur Ordonnee, Flag, Erreur Abscisses");
|
---|
| 947 | s.PutLine(strg);
|
---|
| 948 |
|
---|
| 949 | int blen = mNVar + 3;
|
---|
| 950 | if(mOk_EXP) blen += mNVar;
|
---|
| 951 | double *buff = new double[blen];
|
---|
| 952 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
| 953 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) buff[j] = Absc(j,i);}
|
---|
| 954 | buff[mNVar] = Val(i);
|
---|
| 955 | buff[mNVar+1] = EVal(i);
|
---|
| 956 | buff[mNVar+2] = (double) IsValid(i);
|
---|
| 957 | if(mOk_EXP) {for(int j=0;j<mNVar;j++) buff[mNVar+3+j] = EAbsc(j,i);}
|
---|
| 958 | s.PutR8s(buff, blen);
|
---|
| 959 | }
|
---|
| 960 | delete [] buff;
|
---|
| 961 |
|
---|
| 962 | return;
|
---|
| 963 | }
|
---|
| 964 |
|
---|
| 965 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
| 966 | //++
|
---|
| 967 | void GeneralFitData::ReadSelf(PInPersist& s)
|
---|
| 968 | //
|
---|
| 969 | // Lecture ppersist
|
---|
| 970 | //--
|
---|
| 971 | {
|
---|
| 972 | char strg[256];
|
---|
| 973 |
|
---|
| 974 | Delete();
|
---|
| 975 |
|
---|
| 976 | // Lecture entete
|
---|
| 977 | s.GetLine(strg, 255);
|
---|
| 978 |
|
---|
| 979 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
| 980 | int_4 nvar,ndatalloc,ndata,ndatagood;
|
---|
| 981 | s.GetI4(nvar);
|
---|
| 982 | s.GetI4(ndatalloc);
|
---|
| 983 | s.GetI4(ndata);
|
---|
| 984 | s.GetI4(ndatagood);
|
---|
| 985 | s.GetU2(mOk_EXP);
|
---|
| 986 | if(nvar<=0 || ndatalloc<=0 || ndata<=0 || ndatagood<0 || ndatalloc<ndata) return;
|
---|
| 987 |
|
---|
| 988 | // Allocation de la place (attention Alloc efface mNData,mNDataGood);
|
---|
| 989 | Alloc(nvar,ndatalloc,-1);
|
---|
| 990 | mNData = ndata;
|
---|
| 991 | mNDataGood = ndatagood;
|
---|
| 992 |
|
---|
| 993 | // Lecture des datas
|
---|
| 994 | s.GetLine(strg, 255);
|
---|
| 995 | int blen = mNVar + 3;
|
---|
| 996 | if(mOk_EXP) blen += mNVar;
|
---|
| 997 | double *buff = new double[blen];
|
---|
| 998 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
| 999 | s.GetR8s(buff, blen);
|
---|
| 1000 | int ip = i*mNVar;
|
---|
| 1001 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = buff[j];}
|
---|
| 1002 | mF[i] = buff[mNVar];
|
---|
| 1003 | mErr[i] = buff[mNVar+1];
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---|
| 1004 | mOK[i] = (uint_2)(buff[mNVar+2]+0.01);
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---|
| 1005 | if(mOk_EXP) {for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = buff[mNVar+3+j];}
|
---|
| 1006 | }
|
---|
| 1007 | delete [] buff;
|
---|
| 1008 |
|
---|
| 1009 | return;
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---|
| 1010 | }
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---|
| 1011 |
|
---|
| 1012 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
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---|
| 1013 | //++
|
---|
| 1014 | // int inline int GetSpaceFree() const
|
---|
| 1015 | // Retourne la place restante dans la structure (nombre de
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---|
| 1016 | // donnees que l'on peut encore stoquer).
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---|
| 1017 | //--
|
---|
| 1018 | //++
|
---|
| 1019 | // inline int NVar() const
|
---|
| 1020 | // Retourne le nombre de variables Xi
|
---|
| 1021 | //--
|
---|
| 1022 | //++
|
---|
| 1023 | // inline int NData()
|
---|
| 1024 | // Retourne le nombre de donnees
|
---|
| 1025 | //--
|
---|
| 1026 | //++
|
---|
| 1027 | // inline int NDataGood() const
|
---|
| 1028 | // Retourne le nombre de bonnes donnees (utilisees pour le fit)
|
---|
| 1029 | //--
|
---|
| 1030 | //++
|
---|
| 1031 | // inline int NDataAlloc() const
|
---|
| 1032 | // Retourne la place maximale allouee pour les donnees
|
---|
| 1033 | //--
|
---|
| 1034 | //++
|
---|
| 1035 | // inline unsigned short int IsValid(int i) const
|
---|
| 1036 | // Retourne 1 si point valide, sinon 0
|
---|
| 1037 | //--
|
---|
| 1038 | //++
|
---|
| 1039 | // inline bool HasXErrors()
|
---|
| 1040 | // Retourne ``true'' si il y a des erreurs sur les variables
|
---|
| 1041 | // d'abscisse, ``false'' sinon.
|
---|
| 1042 | //--
|
---|
| 1043 | //++
|
---|
| 1044 | // inline double X1(int i) const
|
---|
| 1045 | // Retourne l'abscisse pour 1 dimension (y=f(x)) donnee I
|
---|
| 1046 | //--
|
---|
| 1047 | //++
|
---|
| 1048 | // inline double X(int i) const
|
---|
| 1049 | // Retourne la 1er abscisse (X) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
| 1050 | //--
|
---|
| 1051 | //++
|
---|
| 1052 | // inline double Y(int i) const
|
---|
| 1053 | // Retourne la 2sd abscisse (Y) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
| 1054 | //--
|
---|
| 1055 | //++
|
---|
| 1056 | // inline double Z(int i) const
|
---|
| 1057 | // Retourne la 3ieme abscisse (Z) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
| 1058 | //--
|
---|
| 1059 | //++
|
---|
| 1060 | // inline double Absc(int j,int i) const
|
---|
| 1061 | // Retourne la Jieme abscisse (Xj) pour (v=f(x0,x1,x2,...)) donnee I
|
---|
| 1062 | //--
|
---|
| 1063 | //++
|
---|
| 1064 | // inline double Val(int i) const
|
---|
| 1065 | // Retourne la valeur de la Ieme donnee
|
---|
| 1066 | //--
|
---|
| 1067 | //++
|
---|
| 1068 | // inline double EX1(int i) const
|
---|
| 1069 | // Retourne l'erreur (dx) sur l'abscisse pour 1 dimension (y=f(x)) donnee I
|
---|
| 1070 | //--
|
---|
| 1071 | //++
|
---|
| 1072 | // inline double EX(int i) const
|
---|
| 1073 | // Retourne l'erreur (dx) sur la 1er abscisse (X) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
| 1074 | //--
|
---|
| 1075 | //++
|
---|
| 1076 | // inline double EY(int i) const
|
---|
| 1077 | // Retourne l'erreur (dy) sur la 2sd abscisse (Y) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
| 1078 | //--
|
---|
| 1079 | //++
|
---|
| 1080 | // inline double EZ(int i) const
|
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| 1081 | // Retourne l'erreur (dz) sur la 3ieme abscisse (Z) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
| 1082 | //--
|
---|
| 1083 | //++
|
---|
| 1084 | // inline double EAbsc(int j,int i) const
|
---|
| 1085 | // Retourne l'erreur (dxj) sur la Jieme abscisse (Xj) pour (v=f(x0,x1,x2,...)) donnee I
|
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| 1086 | //--
|
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| 1087 | //++
|
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| 1088 | // inline double EVal(int i) const {return mErr[i];}
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| 1089 | // Retourne l'erreur de la Ieme donnee
|
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| 1090 | //--
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