| 1 | #include "machdefs.h"
 | 
|---|
| 2 | #include <stdio.h>
 | 
|---|
| 3 | #include <stdlib.h>
 | 
|---|
| 4 | #include <iostream.h>
 | 
|---|
| 5 | #ifndef NO_VALUES_H
 | 
|---|
| 6 | #include <values.h>
 | 
|---|
| 7 | #endif
 | 
|---|
| 8 | #include <math.h>
 | 
|---|
| 9 | #include <string.h>
 | 
|---|
| 10 | #include <string>
 | 
|---|
| 11 | 
 | 
|---|
| 12 | #include "strutil.h"
 | 
|---|
| 13 | #include "nbtri.h"
 | 
|---|
| 14 | #include "generalfit.h"
 | 
|---|
| 15 | #include "generaldata.h"
 | 
|---|
| 16 | #include "pexceptions.h"
 | 
|---|
| 17 | #include "objfio.h"
 | 
|---|
| 18 | 
 | 
|---|
| 19 | //================================================================
 | 
|---|
| 20 | // GeneralFitData
 | 
|---|
| 21 | //================================================================
 | 
|---|
| 22 | 
 | 
|---|
| 23 | /*!
 | 
|---|
| 24 |   \class SOPHYA::GeneralFitData
 | 
|---|
| 25 |   \ingroup NTools
 | 
|---|
| 26 |   Classe de stoquage de donnees a plusieurs variables avec erreur
 | 
|---|
| 27 |   sur l'ordonnee et sur les abscisses (options) :
 | 
|---|
| 28 | 
 | 
|---|
| 29 |   \f$ {x0(i),Ex0(i), x1(i),Ex1(i), x2(i),Ex2(i) ... ; Y(i),EY(i)} \f$
 | 
|---|
| 30 |   \verbatim
 | 
|---|
| 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 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 41 | */
 | 
|---|
| 42 | 
 | 
|---|
| 43 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 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 | GeneralFitData::GeneralFitData(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, uint_2 errx)
 | 
|---|
| 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 | } catch(PException e) {
 | 
|---|
| 57 |   cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
 | 
|---|
| 58 |   throw;
 | 
|---|
| 59 | }
 | 
|---|
| 60 | }
 | 
|---|
| 61 | 
 | 
|---|
| 62 | /*!
 | 
|---|
| 63 |   Constructeur par copie. Si ``clean'' est ``true''
 | 
|---|
| 64 |   seules les donnees valides de ``data'' sont copiees.
 | 
|---|
| 65 |   Si ``clean'' est ``false'' (defaut) toutes les donnees
 | 
|---|
| 66 |   sont copiees et la taille totale de ``data'' est allouee
 | 
|---|
| 67 |   meme si elle est plus grande que la taille des donnees stoquees.
 | 
|---|
| 68 | */
 | 
|---|
| 69 | GeneralFitData::GeneralFitData(const GeneralFitData& data, bool clean)
 | 
|---|
| 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 |   Constructeur par defaut.
 | 
|---|
| 102 | */
 | 
|---|
| 103 | GeneralFitData::GeneralFitData()
 | 
|---|
| 104 |   : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
 | 
|---|
| 105 |   , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
 | 
|---|
| 106 |   , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
 | 
|---|
| 107 | {
 | 
|---|
| 108 |  END_CONSTRUCTOR
 | 
|---|
| 109 | }
 | 
|---|
| 110 | 
 | 
|---|
| 111 | /*!
 | 
|---|
| 112 |   Destructeur
 | 
|---|
| 113 | */
 | 
|---|
| 114 | GeneralFitData::~GeneralFitData()
 | 
|---|
| 115 | {
 | 
|---|
| 116 |  Delete();
 | 
|---|
| 117 | }
 | 
|---|
| 118 | 
 | 
|---|
| 119 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 120 | /*!
 | 
|---|
| 121 |   Pour redefinir la structure de donnees (ou la creer si on a utilise
 | 
|---|
| 122 |   le createur par defaut). Voir les explications des arguments
 | 
|---|
| 123 |   dans les commentaires du constructeur. Si ``errx''\<0 alors
 | 
|---|
| 124 |   la valeur prise est celle definie auparavent.
 | 
|---|
| 125 | */
 | 
|---|
| 126 | void GeneralFitData::Alloc(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, int_2 errx)
 | 
|---|
| 127 | {
 | 
|---|
| 128 | ASSERT( nVar>0 && ndatalloc>0 );
 | 
|---|
| 129 | 
 | 
|---|
| 130 | Delete();
 | 
|---|
| 131 | 
 | 
|---|
| 132 | if(errx>=0) mOk_EXP = (uint_2) errx;
 | 
|---|
| 133 | mNVar = nVar;
 | 
|---|
| 134 | mNDataAlloc = ndatalloc;
 | 
|---|
| 135 | 
 | 
|---|
| 136 | try {
 | 
|---|
| 137 |   mXP  = new r_8[nVar*ndatalloc];
 | 
|---|
| 138 |   if(mOk_EXP) mErrXP  = new r_8[nVar*ndatalloc];
 | 
|---|
| 139 |   mF   = new r_8[ndatalloc];
 | 
|---|
| 140 |   mErr = new r_8[ndatalloc];
 | 
|---|
| 141 |   mOK  = new uint_2[ndatalloc];
 | 
|---|
| 142 |   BuffVar   = new r_8[2*nVar+3];
 | 
|---|
| 143 |   BuffVarR4 = (r_4 *) BuffVar;
 | 
|---|
| 144 | } catch(PException e) {
 | 
|---|
| 145 |   throw(AllocationError("GeneralFitData::Alloc allocation error\n"));
 | 
|---|
| 146 | }
 | 
|---|
| 147 | }
 | 
|---|
| 148 | 
 | 
|---|
| 149 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 150 | /*!
 | 
|---|
| 151 |    Gestion des des-allocations
 | 
|---|
| 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 |   Remise a zero de la structure pour nouveau remplissage (pas d'arg)
 | 
|---|
| 167 |   ou remise a la position ``ptr'' (si arg). Les donnees apres ``ptr''
 | 
|---|
| 168 |   sont sur-ecrites.
 | 
|---|
| 169 | */
 | 
|---|
| 170 | void GeneralFitData::SetDataPtr(int ptr)
 | 
|---|
| 171 | {
 | 
|---|
| 172 |  ASSERT(ptr >= 0 && ptr < mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 173 |  mNData = ptr;
 | 
|---|
| 174 |  mNDataGood = 0;
 | 
|---|
| 175 |  if(ptr==0) return;
 | 
|---|
| 176 |  for(int i=0;i<mNData;i++) if(mOK[i]) mNDataGood++;
 | 
|---|
| 177 | }
 | 
|---|
| 178 | 
 | 
|---|
| 179 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 180 | /*!
 | 
|---|
| 181 |   Pour tuer un point
 | 
|---|
| 182 | */
 | 
|---|
| 183 | void GeneralFitData::KillData(int i)
 | 
|---|
| 184 | {
 | 
|---|
| 185 |  ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
 | 
|---|
| 186 | 
 | 
|---|
| 187 |  if( ! mOK[i] ) return;
 | 
|---|
| 188 |  mOK[i] = 0;
 | 
|---|
| 189 |  mNDataGood--;
 | 
|---|
| 190 | }
 | 
|---|
| 191 | 
 | 
|---|
| 192 | /*!
 | 
|---|
| 193 |   Pour tuer une serie de points
 | 
|---|
| 194 | */
 | 
|---|
| 195 | void GeneralFitData::KillData(int i1,int i2)
 | 
|---|
| 196 | {
 | 
|---|
| 197 |  ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
 | 
|---|
| 198 |  ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
 | 
|---|
| 199 |  ASSERT(i1 <= i2 );
 | 
|---|
| 200 | 
 | 
|---|
| 201 |  for(int i=i1;i<=i2;i++) KillData(i);
 | 
|---|
| 202 | }
 | 
|---|
| 203 | 
 | 
|---|
| 204 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 205 | /*!
 | 
|---|
| 206 |   Pour re-valider le point numero i ([0,NData]).
 | 
|---|
| 207 | */
 | 
|---|
| 208 | void GeneralFitData::ValidData(int i)
 | 
|---|
| 209 | {
 | 
|---|
| 210 |  ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
 | 
|---|
| 211 | 
 | 
|---|
| 212 |  if( mOK[i] ) return;
 | 
|---|
| 213 |  if( mErr[i]<=0. ) return;
 | 
|---|
| 214 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
| 215 |    for(int j=0;j<mNVar;j++) if(mErrXP[i*mNVar+j]<=0.) return;
 | 
|---|
| 216 |  }
 | 
|---|
| 217 |  mOK[i] = 1;
 | 
|---|
| 218 |  mNDataGood++;
 | 
|---|
| 219 | }
 | 
|---|
| 220 | 
 | 
|---|
| 221 | /*!
 | 
|---|
| 222 |   Pour re-valider les points numeros i1 a i2.
 | 
|---|
| 223 | */
 | 
|---|
| 224 | void GeneralFitData::ValidData(int i1,int i2)
 | 
|---|
| 225 | {
 | 
|---|
| 226 |  ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
 | 
|---|
| 227 |  ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
 | 
|---|
| 228 |  ASSERT(i1 <= i2 );
 | 
|---|
| 229 | 
 | 
|---|
| 230 |  for(int i=i1;i<=i2;i++) ValidData(i);
 | 
|---|
| 231 | }
 | 
|---|
| 232 | 
 | 
|---|
| 233 | /*!
 | 
|---|
| 234 |   Pour re-valider tous les points.
 | 
|---|
| 235 | */
 | 
|---|
| 236 | void GeneralFitData::ValidData()
 | 
|---|
| 237 | {
 | 
|---|
| 238 |  for(int i=0;i<mNData;i++) ValidData(i);
 | 
|---|
| 239 | }
 | 
|---|
| 240 | 
 | 
|---|
| 241 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 242 | /*!
 | 
|---|
| 243 |   Pour redefinir un point a \f$ {x,[errx] ; f,err} \f$
 | 
|---|
| 244 | */
 | 
|---|
| 245 | void GeneralFitData::RedefineData1(int i,double x,double f,double err,double errx)
 | 
|---|
| 246 | {
 | 
|---|
| 247 |  RedefineData(i,&x,f,err,&errx);
 | 
|---|
| 248 | }
 | 
|---|
| 249 | 
 | 
|---|
| 250 | /*!
 | 
|---|
| 251 |   Pour redefinir un point a \f$ {x,[errx], y,[erry] ; f,err} \f$ 
 | 
|---|
| 252 | */
 | 
|---|
| 253 | void GeneralFitData::RedefineData2(int i,double x,double y,double f
 | 
|---|
| 254 |                                   ,double err,double errx,double erry)
 | 
|---|
| 255 | {
 | 
|---|
| 256 |  double xp[2] = {x,y};
 | 
|---|
| 257 |  double errxp[2] = {errx,erry};
 | 
|---|
| 258 |  RedefineData(i,xp,f,err,errxp);
 | 
|---|
| 259 | }
 | 
|---|
| 260 | 
 | 
|---|
| 261 | /*!
 | 
|---|
| 262 |   Pour redefinir un point a
 | 
|---|
| 263 |   \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$ 
 | 
|---|
| 264 | */
 | 
|---|
| 265 | void GeneralFitData::RedefineData(int i,double* xp,double f,double err,double* errxp)
 | 
|---|
| 266 | {
 | 
|---|
| 267 |  ASSERT(i>=0 && i<mNData);
 | 
|---|
| 268 |  bool ok = true;
 | 
|---|
| 269 | 
 | 
|---|
| 270 |  int ip = mNVar*i;
 | 
|---|
| 271 |  for(int j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = xp[j];
 | 
|---|
| 272 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
| 273 |    if(errxp) {
 | 
|---|
| 274 |      for(int j=0;j<mNVar;j++)
 | 
|---|
| 275 |        {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
 | 
|---|
| 276 |    } else {
 | 
|---|
| 277 |      for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
 | 
|---|
| 278 |      ok=false;
 | 
|---|
| 279 |    }
 | 
|---|
| 280 |  }
 | 
|---|
| 281 |  mF[i] = f;
 | 
|---|
| 282 |  mErr[i] = err;  if(err<=0.) ok = false;
 | 
|---|
| 283 |  if(ok) {
 | 
|---|
| 284 |    if(! mOK[i]) {mOK[i]=1; mNDataGood++;}
 | 
|---|
| 285 |  } else {
 | 
|---|
| 286 |    if(  mOK[i]) {mOK[i]=0; mNDataGood--;}
 | 
|---|
| 287 |  }
 | 
|---|
| 288 | }
 | 
|---|
| 289 | 
 | 
|---|
| 290 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 291 | /*!
 | 
|---|
| 292 |   Pour ajouter un point \f$ {x,[errx] ; f,err} \f$
 | 
|---|
| 293 | */
 | 
|---|
| 294 | void GeneralFitData::AddData1(double x, double f, double err, double errx)
 | 
|---|
| 295 | {
 | 
|---|
| 296 |  AddData(&x,f,err,&errx);
 | 
|---|
| 297 | }
 | 
|---|
| 298 | 
 | 
|---|
| 299 | /*!
 | 
|---|
| 300 |   Pour ajouter un point \f$ {x,[errx], y,[erry] ; f,err} \f$ 
 | 
|---|
| 301 | */
 | 
|---|
| 302 | void GeneralFitData::AddData2(double x, double y, double f
 | 
|---|
| 303 |                              , double err, double errx, double erry)
 | 
|---|
| 304 | {
 | 
|---|
| 305 |  double xp[2] = {x,y};
 | 
|---|
| 306 |  double errxp[2] = {errx,erry};
 | 
|---|
| 307 |  AddData(xp,f,err,errxp);
 | 
|---|
| 308 | }
 | 
|---|
| 309 | 
 | 
|---|
| 310 | /*!
 | 
|---|
| 311 |   Pour ajouter un point
 | 
|---|
| 312 |   \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$
 | 
|---|
| 313 | */
 | 
|---|
| 314 | void GeneralFitData::AddData(double* xp, double f, double err,double* errxp)
 | 
|---|
| 315 | {
 | 
|---|
| 316 |  ASSERT(mNData < mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 317 |  bool ok = true;
 | 
|---|
| 318 | 
 | 
|---|
| 319 |  int ip = mNVar*mNData;
 | 
|---|
| 320 |  for(int i=0;i<mNVar;i++) mXP[ip+i] = xp[i];
 | 
|---|
| 321 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
| 322 |    if(errxp) {
 | 
|---|
| 323 |      for(int j=0;j<mNVar;j++)
 | 
|---|
| 324 |        {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
 | 
|---|
| 325 |    } else {
 | 
|---|
| 326 |      for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
 | 
|---|
| 327 |      ok=false;
 | 
|---|
| 328 |    }
 | 
|---|
| 329 |  }
 | 
|---|
| 330 |  mF[mNData] = f;
 | 
|---|
| 331 |  mErr[mNData] = err;
 | 
|---|
| 332 |  if(err<=0.) ok = false;
 | 
|---|
| 333 |  if(ok) { mOK[mNData]=1; mNDataGood++; } else mOK[mNData]=0;
 | 
|---|
| 334 |  mNData++;
 | 
|---|
| 335 | }
 | 
|---|
| 336 | 
 | 
|---|
| 337 | /*!
 | 
|---|
| 338 |   Pour ajouter un point
 | 
|---|
| 339 |  \f$ {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err} \f$ 
 | 
|---|
| 340 | */
 | 
|---|
| 341 | void GeneralFitData::AddData(float* xp, float f, float err, float* errxp)
 | 
|---|
| 342 | {
 | 
|---|
| 343 |  {for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[i] = (double) xp[i];}
 | 
|---|
| 344 |  if(errxp) for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[mNVar+i] = (double) errxp[i];
 | 
|---|
| 345 |  AddData(BuffVar,(double) f,(double)  err,BuffVar+mNVar);
 | 
|---|
| 346 | }
 | 
|---|
| 347 | 
 | 
|---|
| 348 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 349 | /*!
 | 
|---|
| 350 |   Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
| 351 |   \f$ {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)} \f$
 | 
|---|
| 352 | */
 | 
|---|
| 353 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
 | 
|---|
| 354 |             , double* x, double* f, double *err, double *errx)
 | 
|---|
| 355 | {
 | 
|---|
| 356 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 357 | 
 | 
|---|
| 358 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
| 359 |    double ex = (errx) ? errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
| 360 |    double ef = (err ) ? err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
| 361 |    AddData1(x[i],f[i],ef,ex);
 | 
|---|
| 362 |  }
 | 
|---|
| 363 | }
 | 
|---|
| 364 | 
 | 
|---|
| 365 | /*!
 | 
|---|
| 366 |   Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
| 367 |   \f$ {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)} \f$
 | 
|---|
| 368 | */
 | 
|---|
| 369 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
 | 
|---|
| 370 |             , float* x, float* f, float* err, float *errx)
 | 
|---|
| 371 | {
 | 
|---|
| 372 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 373 | 
 | 
|---|
| 374 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
| 375 |    double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
| 376 |    double ef = (err ) ? (double) err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
| 377 |    AddData1((double) x[i],(double) f[i],ef,ex);
 | 
|---|
| 378 |  }
 | 
|---|
| 379 | }
 | 
|---|
| 380 | 
 | 
|---|
| 381 | /*!
 | 
|---|
| 382 |   Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
| 383 |   \f$ {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)} \f$
 | 
|---|
| 384 | */
 | 
|---|
| 385 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, double* x, double* y, double* f
 | 
|---|
| 386 |                              ,double *err,double *errx,double *erry)
 | 
|---|
| 387 | {
 | 
|---|
| 388 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 389 | 
 | 
|---|
| 390 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
| 391 |    double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
| 392 |    double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
| 393 |    double ef = (err ) ? (double) err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
| 394 |    AddData2(x[i],y[i],f[i],ef,ex,ey);
 | 
|---|
| 395 |  }
 | 
|---|
| 396 | }
 | 
|---|
| 397 | 
 | 
|---|
| 398 | /*!
 | 
|---|
| 399 |   Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
| 400 |  \f$ {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)} \f$
 | 
|---|
| 401 | */
 | 
|---|
| 402 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, float* x, float* y, float* f
 | 
|---|
| 403 |                              ,float *err,float *errx,float *erry)
 | 
|---|
| 404 | {
 | 
|---|
| 405 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 406 | 
 | 
|---|
| 407 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
| 408 |    double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
| 409 |    double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
 | 
|---|
| 410 |    double ef = (err ) ? (double) err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
| 411 |    AddData2((double) x[i],(double) y[i],(double) f[i],ef,ex,ey);
 | 
|---|
| 412 |  }
 | 
|---|
| 413 | }
 | 
|---|
| 414 | 
 | 
|---|
| 415 | /*!
 | 
|---|
| 416 |   Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
 | 
|---|
| 417 |   \f$ {X0(i),[EX0(i)], X1(i),[EX1(i)], X2(i),[EX2(i)], ... ; F(i),Err(i)} \f$
 | 
|---|
| 418 | 
 | 
|---|
| 419 |   Attention: si la structure est n'est pas vide, les tableaux sont copies
 | 
|---|
| 420 |   apres les donnees pre-existantes (qui ne sont donc pas detruites). Pour
 | 
|---|
| 421 |   effacer les donnees pre-existantes utiliser SetDataPtr(0).
 | 
|---|
| 422 |   \verbatim
 | 
|---|
| 423 |       Ici **xp est un pointeur sur un tableau de pointeurs tq
 | 
|---|
| 424 |         xp[0] = &X0[0], xp[1] = &X1[0], xp[2] = &X2[0] ...
 | 
|---|
| 425 |       ou X0,X1,X2,... sont les tableaux X0[nData] X1[nData] X2[nData] ...
 | 
|---|
| 426 |       des variables (meme commentaire pour errxp).
 | 
|---|
| 427 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 428 | */
 | 
|---|
| 429 | void GeneralFitData::SetData(int nData,double** xp, double *f
 | 
|---|
| 430 |                             , double *err, double** errxp)
 | 
|---|
| 431 | {
 | 
|---|
| 432 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 433 |  if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
 | 
|---|
| 434 | 
 | 
|---|
| 435 |  for(int i=0;i<nData;i++) {
 | 
|---|
| 436 |    {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = *(xp[j]+i);}
 | 
|---|
| 437 |    if(mOk_EXP && errxp)
 | 
|---|
| 438 |      {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = *(errxp[j]+i);}
 | 
|---|
| 439 |    double ef = (err) ? err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
| 440 |    AddData(BuffVar,f[i],ef,BuffVar+mNVar);
 | 
|---|
| 441 |  }
 | 
|---|
| 442 | }
 | 
|---|
| 443 | 
 | 
|---|
| 444 | /*!
 | 
|---|
| 445 |   Voir commentaire ci-dessus.
 | 
|---|
| 446 | */
 | 
|---|
| 447 | void GeneralFitData::SetData(int nData,float** xp, float *f
 | 
|---|
| 448 |                             , float *err, float** errxp)
 | 
|---|
| 449 | {
 | 
|---|
| 450 |  ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 451 | 
 | 
|---|
| 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] = (double) *(xp[j]+i);}
 | 
|---|
| 456 |    if(mOk_EXP && errxp)
 | 
|---|
| 457 |      {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = (double) *(errxp[j]+i);}
 | 
|---|
| 458 |    double ef = (err) ? err[i]:  Def_ErrF;
 | 
|---|
| 459 |    AddData(BuffVar,(double) f[i],ef,BuffVar+mNVar);
 | 
|---|
| 460 |  }
 | 
|---|
| 461 | }
 | 
|---|
| 462 | 
 | 
|---|
| 463 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 464 | /*!
 | 
|---|
| 465 |   Impression de l'etat de la structure de donnees
 | 
|---|
| 466 | */
 | 
|---|
| 467 | void GeneralFitData::PrintStatus() const
 | 
|---|
| 468 | {
 | 
|---|
| 469 |   cout<<"GeneralFitData:: "<<endl
 | 
|---|
| 470 |       <<"NVar="<<mNVar<<" NDataAlloc="<<mNDataAlloc<<" Ok_EXP="<<mOk_EXP
 | 
|---|
| 471 |       <<" ,NData="<<mNData<<" NDataGood="<<mNDataGood<<endl
 | 
|---|
| 472 |       <<"  mXP="<<mXP<<"  [mErrXP="<<mErrXP<<"] mF="<<mF<<" mErr="<<mErr
 | 
|---|
| 473 |       <<" mOK="<<mOK<<endl;
 | 
|---|
| 474 | }
 | 
|---|
| 475 | 
 | 
|---|
| 476 | /*!
 | 
|---|
| 477 |   Impression du point i
 | 
|---|
| 478 | */
 | 
|---|
| 479 | void GeneralFitData::PrintData(int i) const
 | 
|---|
| 480 | {
 | 
|---|
| 481 |  ASSERT(i>=0 && i<mNData);
 | 
|---|
| 482 | 
 | 
|---|
| 483 |  cout<<" "<<i<<" F( ";
 | 
|---|
| 484 |  {for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<Absc(j,i);}
 | 
|---|
| 485 |  if(mOk_EXP) {
 | 
|---|
| 486 |    cout<<"  ;  ";
 | 
|---|
| 487 |    for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<EAbsc(j,i);
 | 
|---|
| 488 |  }
 | 
|---|
| 489 |  cout<<")= "<<Val(i)<<" "<<EVal(i)<<" ("<<IsValid(i)<<")\n";
 | 
|---|
| 490 | }
 | 
|---|
| 491 | 
 | 
|---|
| 492 | /*!
 | 
|---|
| 493 |   Impression des points i1 a i2
 | 
|---|
| 494 | */
 | 
|---|
| 495 | void GeneralFitData::PrintData(int i1,int i2) const
 | 
|---|
| 496 | {
 | 
|---|
| 497 |  if(i1<0) i1=0;
 | 
|---|
| 498 |  if(i1>=mNData) i1 = mNData-1;
 | 
|---|
| 499 |  if(i2>=mNData) i2 = mNData-1;
 | 
|---|
| 500 |  if(i1>i2) i2 = mNData-1;
 | 
|---|
| 501 | 
 | 
|---|
| 502 |  cout<<"GeneralFitData::PrintData[NData="
 | 
|---|
| 503 |      <<mNData<<"/ NDataGood="<<mNDataGood<<"]"<<endl;
 | 
|---|
| 504 |  for(int i=i1;i<=i2;i++) PrintData(i);
 | 
|---|
| 505 |  cout<<flush;
 | 
|---|
| 506 | }
 | 
|---|
| 507 | 
 | 
|---|
| 508 | /*!
 | 
|---|
| 509 |   Impression de tous les points
 | 
|---|
| 510 | */
 | 
|---|
| 511 | void GeneralFitData::PrintData() const
 | 
|---|
| 512 | {
 | 
|---|
| 513 |  ASSERT(mNData>0);
 | 
|---|
| 514 | 
 | 
|---|
| 515 |  PrintData(0,mNData-1);
 | 
|---|
| 516 | }
 | 
|---|
| 517 | 
 | 
|---|
| 518 | /*!
 | 
|---|
| 519 |   Impression de l'etat de la structure de donnees avec bornes sur "s"
 | 
|---|
| 520 | */
 | 
|---|
| 521 | void GeneralFitData::Show(ostream& os) const
 | 
|---|
| 522 | {
 | 
|---|
| 523 | double min,max;
 | 
|---|
| 524 | os<<"GeneralFitData:: NVar,ErrX="<<mNVar<<","<<mOk_EXP
 | 
|---|
| 525 |   <<" Data: "<<mNData<<" Good,Alloc="<<mNDataGood<<","<<mNDataAlloc<<endl;
 | 
|---|
| 526 | for(int k=0;k<2*NVar()+3;k++) {
 | 
|---|
| 527 |   GetMinMax(k,min,max);
 | 
|---|
| 528 |   os<<" - "<<k<<" "<<ColumnName(k)<<"  ,  "<<min<<","<<max<<endl;
 | 
|---|
| 529 | }
 | 
|---|
| 530 | return;
 | 
|---|
| 531 | }
 | 
|---|
| 532 | 
 | 
|---|
| 533 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 534 | /*!
 | 
|---|
| 535 |   Retourne les numeros des points de valeurs minimum et maximum
 | 
|---|
| 536 |   de la variable ``var'':
 | 
|---|
| 537 |   \verbatim
 | 
|---|
| 538 |     La variable "var" est de la forme : var = AB avec
 | 
|---|
| 539 |      B = 0 : variable d'ordonnee Y (valeur de A indifferente)
 | 
|---|
| 540 |      B = 1 : erreur variable d'ordonnee EY (valeur de A indifferente)
 | 
|---|
| 541 |      B = 2 : variable d'abscisse X numero A #[0,NVar[
 | 
|---|
| 542 |      B = 3 : erreur variable d'abscisse EX numero A #[0,NVar[
 | 
|---|
| 543 |     - Return NData checked si ok, -1 si probleme.
 | 
|---|
| 544 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 545 | */
 | 
|---|
| 546 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,int& imin,int& imax) const
 | 
|---|
| 547 | {
 | 
|---|
| 548 | imin = imax = -1;
 | 
|---|
| 549 | int ix = var/10;
 | 
|---|
| 550 | var = var%10;
 | 
|---|
| 551 | if(var<0 || var>3) return -1;
 | 
|---|
| 552 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
 | 
|---|
| 553 | double min=1., max=-1.;
 | 
|---|
| 554 | int ntest = 0;
 | 
|---|
| 555 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
| 556 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
| 557 |   double v;
 | 
|---|
| 558 |   if(var==1)          v = EVal(i);
 | 
|---|
| 559 |     else if(var==2)   v = Absc(ix,i);
 | 
|---|
| 560 |       else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
 | 
|---|
| 561 |         else          v = Val(i);
 | 
|---|
| 562 |   if(ntest==0) {min = max = v; imin = imax = i;}
 | 
|---|
| 563 |   if(v<min) {min = v; imin = i;}
 | 
|---|
| 564 |   if(v>max) {max = v; imax = i;}
 | 
|---|
| 565 |   ntest++;
 | 
|---|
| 566 | }
 | 
|---|
| 567 | return ntest;
 | 
|---|
| 568 | }
 | 
|---|
| 569 | 
 | 
|---|
| 570 | /*!
 | 
|---|
| 571 |   Retourne le minimum et le maximum de la variable ``var''
 | 
|---|
| 572 |   (cf commentaires GetMnMx).
 | 
|---|
| 573 | */
 | 
|---|
| 574 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,double& min,double& max) const
 | 
|---|
| 575 | {
 | 
|---|
| 576 | min = 1.; max = -1.;
 | 
|---|
| 577 | int imin,imax;
 | 
|---|
| 578 | int ntest = GetMnMx(var,imin,imax);
 | 
|---|
| 579 | if(ntest<=0) return ntest;
 | 
|---|
| 580 | int ix = var/10;
 | 
|---|
| 581 | var = var%10;
 | 
|---|
| 582 | if(var==0) {
 | 
|---|
| 583 |   if(imin>=0) min = Val(imin);
 | 
|---|
| 584 |   if(imax>=0) max = Val(imax);
 | 
|---|
| 585 | } else if(var==1) {
 | 
|---|
| 586 |   if(imin>=0) min = EVal(imin);
 | 
|---|
| 587 |   if(imax>=0) max = EVal(imax);
 | 
|---|
| 588 | } else if(var==2) {
 | 
|---|
| 589 |   if(imin>=0) min = Absc(ix,imin);
 | 
|---|
| 590 |   if(imax>=0) max = Absc(ix,imax);
 | 
|---|
| 591 | } else if(var==3) {
 | 
|---|
| 592 |   if(imin>=0) min = EAbsc(ix,imin);
 | 
|---|
| 593 |   if(imax>=0) max = EAbsc(ix,imax);
 | 
|---|
| 594 | }
 | 
|---|
| 595 | return ntest;
 | 
|---|
| 596 | }
 | 
|---|
| 597 | 
 | 
|---|
| 598 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 599 | /*!
 | 
|---|
| 600 | //
 | 
|---|
| 601 |   Retourne la moyenne et le sigma de la variable ``var''
 | 
|---|
| 602 |   (cf commentaires GetMnMx).
 | 
|---|
| 603 |   \verbatim
 | 
|---|
| 604 |     - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb, -2 si sigma<0.
 | 
|---|
| 605 |     - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
 | 
|---|
| 606 |       Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
 | 
|---|
| 607 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 608 | */
 | 
|---|
| 609 | int GeneralFitData::GetMeanSigma(int var,double& mean,double& sigma,double min,double max) const
 | 
|---|
| 610 | {
 | 
|---|
| 611 | mean = sigma = 0.;
 | 
|---|
| 612 | int ix = var/10;
 | 
|---|
| 613 | var = var%10;
 | 
|---|
| 614 | if(var<0 || var>3) return -1;
 | 
|---|
| 615 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
 | 
|---|
| 616 | int ntest = 0;
 | 
|---|
| 617 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
| 618 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
| 619 |   double v;
 | 
|---|
| 620 |   if(var==1)          v = EVal(i);
 | 
|---|
| 621 |     else if(var==2)   v = Absc(ix,i);
 | 
|---|
| 622 |       else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
 | 
|---|
| 623 |         else          v = Val(i);
 | 
|---|
| 624 |   if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
 | 
|---|
| 625 |   mean += v;
 | 
|---|
| 626 |   sigma += v*v;
 | 
|---|
| 627 |   ntest++;
 | 
|---|
| 628 | }
 | 
|---|
| 629 | if(ntest==0) {
 | 
|---|
| 630 |   mean = sigma = 0.;
 | 
|---|
| 631 | } else {
 | 
|---|
| 632 |   mean /= (double)ntest;
 | 
|---|
| 633 |   sigma = sigma/(double)ntest - mean*mean;
 | 
|---|
| 634 |   if(sigma<0.) ntest = -2;
 | 
|---|
| 635 |   else if(sigma>0.) sigma = sqrt(sigma);
 | 
|---|
| 636 | }
 | 
|---|
| 637 | return ntest;
 | 
|---|
| 638 | }
 | 
|---|
| 639 | 
 | 
|---|
| 640 | /*!
 | 
|---|
| 641 |   Retourne le mode de la variable ``var''
 | 
|---|
| 642 |   (cf commentaires GetMnMx).
 | 
|---|
| 643 |   \verbatim
 | 
|---|
| 644 |     - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb.
 | 
|---|
| 645 |     - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
 | 
|---|
| 646 |       Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
 | 
|---|
| 647 |     - Le calcul du mode est approximee par la formule:
 | 
|---|
| 648 |         Mode = Median - coeff*(Mean-Median)   (def: coeff=0.8)
 | 
|---|
| 649 |     - Kendall and Stuart donne coeff=2., mais coeff peut etre regle.
 | 
|---|
| 650 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 651 | */
 | 
|---|
| 652 | int GeneralFitData::GetMoMeMed(int var,double& mode,double& mean,double& median,
 | 
|---|
| 653 |                                double min,double max,double coeff) const
 | 
|---|
| 654 | {
 | 
|---|
| 655 | mode = mean = median = 0.;
 | 
|---|
| 656 | if(mNData<=0) return -1;
 | 
|---|
| 657 | int ix = var/10;
 | 
|---|
| 658 | var = var%10;
 | 
|---|
| 659 | if(var<0 || var>3) return -1;
 | 
|---|
| 660 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
 | 
|---|
| 661 | double* buff = new double[mNData];
 | 
|---|
| 662 | int ntest = 0;
 | 
|---|
| 663 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
| 664 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
| 665 |   double v;
 | 
|---|
| 666 |   if(var==1)          v = EVal(i);
 | 
|---|
| 667 |     else if(var==2)   v = Absc(ix,i);
 | 
|---|
| 668 |       else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
 | 
|---|
| 669 |         else          v = Val(i);
 | 
|---|
| 670 |   if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
 | 
|---|
| 671 |   buff[ntest] = v;
 | 
|---|
| 672 |   mean += v;
 | 
|---|
| 673 |   ntest++;
 | 
|---|
| 674 | }
 | 
|---|
| 675 | if(ntest==0) {
 | 
|---|
| 676 |   mean = 0.;
 | 
|---|
| 677 | } else {
 | 
|---|
| 678 |   mean /= (double)ntest;
 | 
|---|
| 679 |   qsort(buff,(size_t) ntest,sizeof(double),qSort_Dble);
 | 
|---|
| 680 |   int im;
 | 
|---|
| 681 |   if(ntest%2==1) {
 | 
|---|
| 682 |     // nombre impair de points
 | 
|---|
| 683 |     im = ntest/2;
 | 
|---|
| 684 |     median = buff[im];
 | 
|---|
| 685 |   } else {
 | 
|---|
| 686 |     // nombre pair de points
 | 
|---|
| 687 |     im = (ntest-1)/2;
 | 
|---|
| 688 |     median = (buff[im]+buff[im+1])/2.;
 | 
|---|
| 689 |   }
 | 
|---|
| 690 |   mode = median - coeff*(mean-median);
 | 
|---|
| 691 | }
 | 
|---|
| 692 | delete [] buff;
 | 
|---|
| 693 | return ntest;
 | 
|---|
| 694 | }
 | 
|---|
| 695 | 
 | 
|---|
| 696 | /*!
 | 
|---|
| 697 |   Cf description ci-dessus ``GetMoMeMed''.
 | 
|---|
| 698 | */
 | 
|---|
| 699 | int GeneralFitData::GetMode(int var,double& mode,double min,double max,double coeff) const
 | 
|---|
| 700 | {
 | 
|---|
| 701 | double mean,median;
 | 
|---|
| 702 | return GetMoMeMed(var,mode,mean,median,min,max,coeff);
 | 
|---|
| 703 | }
 | 
|---|
| 704 | 
 | 
|---|
| 705 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 706 | /*!
 | 
|---|
| 707 |   Pour fiter un polynome de degre ``degre''. On fite
 | 
|---|
| 708 |   Y=f(X-xc) ou Y=Val et X=Absc(varx). Si ``ey'' est ``true''
 | 
|---|
| 709 |   le fit prend en compte les erreurs stoquees dans EVal,
 | 
|---|
| 710 |   sinon fit sans erreurs. Le resultat du fit est retourne
 | 
|---|
| 711 |   dans le polynome ``pol''. On re-centre les abscisses X de ``xc''.
 | 
|---|
| 712 |   \verbatim
 | 
|---|
| 713 |   Return:
 | 
|---|
| 714 |      -   Res = le residu du fit
 | 
|---|
| 715 |      -   -1 si degre<0
 | 
|---|
| 716 |      -   -2 si probleme sur numero de variable X
 | 
|---|
| 717 |      -   -4 si NDataGood<0
 | 
|---|
| 718 |      -   -5 si nombre de data trouves differents de NDataGood
 | 
|---|
| 719 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 720 | */
 | 
|---|
| 721 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,Poly& pol,int degre,bool ey,double xc) const
 | 
|---|
| 722 | {
 | 
|---|
| 723 | if(degre<0) return -1.;
 | 
|---|
| 724 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
 | 
|---|
| 725 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
 | 
|---|
| 726 | TVector<r_8> x(mNDataGood);
 | 
|---|
| 727 | TVector<r_8> y(mNDataGood);
 | 
|---|
| 728 | TVector<r_8> ey2(1);
 | 
|---|
| 729 | if(ey) ey2.Realloc(mNDataGood,true);
 | 
|---|
| 730 | int ntest = 0;
 | 
|---|
| 731 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
| 732 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
| 733 |   if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
 | 
|---|
| 734 |   x(ntest) = Absc(varx,i) - xc;
 | 
|---|
| 735 |   y(ntest) = Val(i);
 | 
|---|
| 736 |   if(ey) ey2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
 | 
|---|
| 737 |   ntest++;
 | 
|---|
| 738 | }
 | 
|---|
| 739 | double res = 0.;
 | 
|---|
| 740 | if(ey) {
 | 
|---|
| 741 |   TVector<r_8> errcoef(1);
 | 
|---|
| 742 |   res = pol.Fit(x,y,ey2,degre,errcoef);
 | 
|---|
| 743 | } else {
 | 
|---|
| 744 |   res = pol.Fit(x,y,degre);
 | 
|---|
| 745 | }
 | 
|---|
| 746 | return res;
 | 
|---|
| 747 | }
 | 
|---|
| 748 | 
 | 
|---|
| 749 | /*!
 | 
|---|
| 750 |   Pour fiter un polynome de degre ``degre1''. On fite
 | 
|---|
| 751 |   Z=f(X-xc,Y-yc) ou Z=Val et X=Absc(varx) et Y=Absc(vary).
 | 
|---|
| 752 |   Si ``ey'' est ``true'' le fit prend en compte les erreurs
 | 
|---|
| 753 |   stoquees dans EVal, sinon fit sans erreurs. Si ``degre2''
 | 
|---|
| 754 |   negatif, le fit determine un polynome en X,Y de degre
 | 
|---|
| 755 |   total ``degre`''. Si ``degre2'' positif ou nul, le fit
 | 
|---|
| 756 |   demande un fit de ``degre1'' pour la variable X et de degre
 | 
|---|
| 757 |   ``degre2'' sur la variable Y. Le resultat du fit est retourne
 | 
|---|
| 758 |   dans le polynome ``pol''. On re-centre les abscisses X de ``xc''
 | 
|---|
| 759 |   et Y de ``yc''.
 | 
|---|
| 760 |   \verbatim
 | 
|---|
| 761 |     Return:
 | 
|---|
| 762 |      -   Res = le residu du fit
 | 
|---|
| 763 |      -   -1 si degre<0
 | 
|---|
| 764 |      -   -2 si probleme sur numero de variable X
 | 
|---|
| 765 |      -   -3 si probleme sur numero de variable Y
 | 
|---|
| 766 |      -   -4 si NDataGood<0
 | 
|---|
| 767 |      -   -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
 | 
|---|
| 768 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 769 | */
 | 
|---|
| 770 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,int vary,Poly2& pol,int degre1,int degre2,bool ez
 | 
|---|
| 771 |                              ,double xc,double yc) const
 | 
|---|
| 772 | {
 | 
|---|
| 773 | if(degre1<0) return -1.;
 | 
|---|
| 774 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
 | 
|---|
| 775 | if(vary<0 || vary>=mNVar || vary==varx) return -3.;
 | 
|---|
| 776 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
 | 
|---|
| 777 | TVector<r_8> x(mNDataGood);
 | 
|---|
| 778 | TVector<r_8> y(mNDataGood);
 | 
|---|
| 779 | TVector<r_8> z(mNDataGood);
 | 
|---|
| 780 | TVector<r_8> ez2(1);
 | 
|---|
| 781 | if(ez) ez2.Realloc(mNDataGood,true);
 | 
|---|
| 782 | int ntest = 0;
 | 
|---|
| 783 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
 | 
|---|
| 784 |   if( ! IsValid(i) ) continue;
 | 
|---|
| 785 |   if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
 | 
|---|
| 786 |   x(ntest) = Absc(varx,i) - xc;
 | 
|---|
| 787 |   y(ntest) = Absc(vary,i) - yc;
 | 
|---|
| 788 |   z(ntest) = Val(i);
 | 
|---|
| 789 |   if(ez) ez2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
 | 
|---|
| 790 |   ntest++;
 | 
|---|
| 791 | }
 | 
|---|
| 792 | double res = 0.;
 | 
|---|
| 793 | if(ez) {
 | 
|---|
| 794 |   TVector<r_8> errcoef(1);
 | 
|---|
| 795 |   if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,degre2,errcoef);
 | 
|---|
| 796 |   else         res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,errcoef);
 | 
|---|
| 797 | } else {
 | 
|---|
| 798 |   if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,degre1,degre2);
 | 
|---|
| 799 |   else         res = pol.Fit(x,y,z,degre1);
 | 
|---|
| 800 | }
 | 
|---|
| 801 | return res;
 | 
|---|
| 802 | }
 | 
|---|
| 803 | 
 | 
|---|
| 804 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 805 | /*!
 | 
|---|
| 806 |   Retourne une classe contenant les residus du fit ``gfit''.
 | 
|---|
| 807 | */
 | 
|---|
| 808 | GeneralFitData GeneralFitData::FitResidus(GeneralFit& gfit) const
 | 
|---|
| 809 | {
 | 
|---|
| 810 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
 | 
|---|
| 811 |   throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitResidus: size mismatch\n"));
 | 
|---|
| 812 | return gfit.DataResidus(true);
 | 
|---|
| 813 | }
 | 
|---|
| 814 | 
 | 
|---|
| 815 | /*!
 | 
|---|
| 816 |   Retourne une classe contenant la function du fit ``gfit''.
 | 
|---|
| 817 | */
 | 
|---|
| 818 | GeneralFitData GeneralFitData::FitFunction(GeneralFit& gfit) const
 | 
|---|
| 819 | {
 | 
|---|
| 820 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
 | 
|---|
| 821 |   throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitFunction: size mismatch\n"));
 | 
|---|
| 822 | return gfit.DataFunction(true);
 | 
|---|
| 823 | }
 | 
|---|
| 824 | 
 | 
|---|
| 825 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 826 | /*!
 | 
|---|
| 827 | //
 | 
|---|
| 828 |   Retourne la donnee `n' dans le vecteur de double `ret'.
 | 
|---|
| 829 |   \verbatim
 | 
|---|
| 830 |     Par defaut, ret=NULL et le buffer interne de la classe est retourne
 | 
|---|
| 831 |     - Les donnees sont rangees dans l'ordre:
 | 
|---|
| 832 |        x0,x1,x2,... ; ex0,ex1,ex2,...  ; y ; ey ; ok(0/1)
 | 
|---|
| 833 |        |<- NVar ->| + |<-   NVar   ->| + 1 +  1 +  1
 | 
|---|
| 834 |       Le vecteur ret a la taille 2*NVar+2+1
 | 
|---|
| 835 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 836 | */
 | 
|---|
| 837 | r_8* GeneralFitData::GetVec(int n, r_8* ret)   const
 | 
|---|
| 838 | {
 | 
|---|
| 839 | int i;
 | 
|---|
| 840 | if (ret == NULL) ret = BuffVar;
 | 
|---|
| 841 | for(i=0; i<2*mNVar+3; i++)  ret[i] = 0.;
 | 
|---|
| 842 | if (n >= mNData) return(ret);
 | 
|---|
| 843 | 
 | 
|---|
| 844 | memcpy(ret, mXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
 | 
|---|
| 845 | if(mErrXP) memcpy(ret+mNVar, mErrXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
 | 
|---|
| 846 | ret[2*mNVar] = mF[n];
 | 
|---|
| 847 | ret[2*mNVar+1] = mErr[n];
 | 
|---|
| 848 | ret[2*mNVar+2] = (double) mOK[n];
 | 
|---|
| 849 | return(ret);
 | 
|---|
| 850 | }
 | 
|---|
| 851 | 
 | 
|---|
| 852 | /*!
 | 
|---|
| 853 |   Retourne la donnee `n' dans le vecteur de float `ret'
 | 
|---|
| 854 |   (meme commentaires que pour GetVec).
 | 
|---|
| 855 | */
 | 
|---|
| 856 | r_4* GeneralFitData::GetVecR4(int n, r_4* ret)   const
 | 
|---|
| 857 | {
 | 
|---|
| 858 | if (ret == NULL) ret = BuffVarR4;
 | 
|---|
| 859 | double *buff = new double[2*mNVar+3];
 | 
|---|
| 860 | GetVec(n,buff);
 | 
|---|
| 861 | for(int i=0;i<2*mNVar+3;i++) ret[i] = (float) buff[i];
 | 
|---|
| 862 | delete [] buff;
 | 
|---|
| 863 | return ret;
 | 
|---|
| 864 | }
 | 
|---|
| 865 | 
 | 
|---|
| 866 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 867 | // ------- Implementation de  l interface NTuple  ---------
 | 
|---|
| 868 | 
 | 
|---|
| 869 | /*!
 | 
|---|
| 870 |   Retourne le nombre de ligne = NData() (pour interface NTuple)
 | 
|---|
| 871 | */
 | 
|---|
| 872 | uint_4 GeneralFitData::NbLines() const
 | 
|---|
| 873 | {
 | 
|---|
| 874 | return(NData());
 | 
|---|
| 875 | }
 | 
|---|
| 876 | 
 | 
|---|
| 877 | /*!
 | 
|---|
| 878 |   Retourne le nombre de colonnes du ntuple equivalent:
 | 
|---|
| 879 |   \verbatim
 | 
|---|
| 880 |     Exemple: on a une fonction sur un espace a 4 dimensions:
 | 
|---|
| 881 |     "x0,x1,x2,x3    , ex0,ex1,ex2,ex3    , y,   ey ,    ok"
 | 
|---|
| 882 |       0  1  2  3        4   5   6   7      8     9      10
 | 
|---|
| 883 |       |        |        |           |      |     |       |        
 | 
|---|
| 884 |       0       nv-1     nv         2*nv-1  2*nv  2*nv+1  2*nv+2
 | 
|---|
| 885 |     soit 2*nvar+3 variables/colonnes.
 | 
|---|
| 886 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 887 |   (pour interface NTuple)
 | 
|---|
| 888 | */
 | 
|---|
| 889 | uint_4 GeneralFitData::NbColumns() const
 | 
|---|
| 890 | {
 | 
|---|
| 891 | return(2*NVar()+3);
 | 
|---|
| 892 | }
 | 
|---|
| 893 | 
 | 
|---|
| 894 | //! Pour interface NTuple
 | 
|---|
| 895 | r_8 * GeneralFitData::GetLineD(int n) const
 | 
|---|
| 896 | {
 | 
|---|
| 897 | return(GetVec(n,NULL));
 | 
|---|
| 898 | }
 | 
|---|
| 899 | 
 | 
|---|
| 900 | //! Pour interface NTuple
 | 
|---|
| 901 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, int k) const
 | 
|---|
| 902 | {
 | 
|---|
| 903 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return 0.;
 | 
|---|
| 904 | r_8 * val = GetVec(n,NULL);
 | 
|---|
| 905 | return val[k];
 | 
|---|
| 906 | }
 | 
|---|
| 907 | 
 | 
|---|
| 908 | //! Pour interface NTuple
 | 
|---|
| 909 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, string const & nom) const
 | 
|---|
| 910 | {
 | 
|---|
| 911 | int k = ColumnIndex(nom);
 | 
|---|
| 912 | return(GetCell(n,k));
 | 
|---|
| 913 | }
 | 
|---|
| 914 | 
 | 
|---|
| 915 | /*!
 | 
|---|
| 916 |   Retourne le minimum et le maximum de la variable `k' (pour interface NTuple).
 | 
|---|
| 917 | */
 | 
|---|
| 918 | void GeneralFitData::GetMinMax(int k, double& min, double& max)  const
 | 
|---|
| 919 | {
 | 
|---|
| 920 | int var;
 | 
|---|
| 921 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return;
 | 
|---|
| 922 | else if(k<NVar())      var = 10*k+2;          // Variable Xi
 | 
|---|
| 923 | else if(k<2*NVar())    var = 10*(k-NVar())+3; // Variable EXi
 | 
|---|
| 924 | else if(k==2*NVar())   var = 0;               // Variable Y
 | 
|---|
| 925 | else if(k==2*NVar()+1) var = 1;               // Variable EY
 | 
|---|
| 926 | else {min=0.; max=1.; return;}                // Variable Ok
 | 
|---|
| 927 | GetMnMx(var,min,max);
 | 
|---|
| 928 | return;
 | 
|---|
| 929 | }
 | 
|---|
| 930 | 
 | 
|---|
| 931 | //! Pour interface NTuple
 | 
|---|
| 932 | void GeneralFitData::GetMinMax(string const & nom, double& min, double& max)   const
 | 
|---|
| 933 | {
 | 
|---|
| 934 | int k = ColumnIndex(nom);
 | 
|---|
| 935 | GetMinMax(k,min,max);
 | 
|---|
| 936 | }
 | 
|---|
| 937 | 
 | 
|---|
| 938 | //! Pour interface NTuple
 | 
|---|
| 939 | int GeneralFitData::ColumnIndex(string const & nom)  const
 | 
|---|
| 940 | {
 | 
|---|
| 941 | char str[64]; int k = -1;
 | 
|---|
| 942 | strcpy(str,nom.c_str()); strip(str,'L',' ');
 | 
|---|
| 943 | if(str[0]=='y') return 2*NVar();
 | 
|---|
| 944 | if(str[0]=='o') return 2*NVar()+2;
 | 
|---|
| 945 | if(str[0]=='x') {sscanf(str,"x%d",&k); return k;}
 | 
|---|
| 946 | if(str[0]=='e')
 | 
|---|
| 947 |   if(str[1]=='y') return 2*NVar()+1;
 | 
|---|
| 948 |   else if(str[1]=='x') {sscanf(str,"ex%d",&k); return NVar()+k;}
 | 
|---|
| 949 | return -1;
 | 
|---|
| 950 | }
 | 
|---|
| 951 | 
 | 
|---|
| 952 | //! Pour interface NTuple
 | 
|---|
| 953 | string GeneralFitData::ColumnName(int k) const
 | 
|---|
| 954 | {
 | 
|---|
| 955 | if(k==2*NVar())                return string("y");
 | 
|---|
| 956 | else if(k==2*NVar()+1)         return string("ey");
 | 
|---|
| 957 | else if(k==2*NVar()+2)         return string("ok");
 | 
|---|
| 958 | else if(k<0 || k>=2*NVar()+3)  return string("");
 | 
|---|
| 959 | 
 | 
|---|
| 960 | char str[64] = "";
 | 
|---|
| 961 | if(k<NVar()) sprintf(str,"x%d",k);
 | 
|---|
| 962 | else if(k<2*NVar()) sprintf(str,"ex%d",k-NVar());
 | 
|---|
| 963 | return string(str);
 | 
|---|
| 964 | }
 | 
|---|
| 965 | 
 | 
|---|
| 966 | /*!
 | 
|---|
| 967 |   Retourne une chaine de caracteres avec la declaration des noms de 
 | 
|---|
| 968 |   variables. si "nomx!=NULL" , des instructions d'affectation
 | 
|---|
| 969 |   a partir d'un tableau "nomx[i]" sont ajoutees (pour interface NTuple).
 | 
|---|
| 970 | */
 | 
|---|
| 971 | string GeneralFitData::VarList_C(const char* nomx)  const
 | 
|---|
| 972 | {
 | 
|---|
| 973 | char buff[256];
 | 
|---|
| 974 | string rets;
 | 
|---|
| 975 | int i;
 | 
|---|
| 976 | rets = "\ndouble";
 | 
|---|
| 977 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
 | 
|---|
| 978 |   sprintf(buff," x%d, ex%d",i,i);
 | 
|---|
| 979 |   rets += buff;
 | 
|---|
| 980 |   if(i!=mNVar-1) rets += ","; else rets += ";\n";
 | 
|---|
| 981 | }
 | 
|---|
| 982 | sprintf(buff,"\ndouble y, ey, ok;\n");
 | 
|---|
| 983 | rets += buff;
 | 
|---|
| 984 | if (nomx) {
 | 
|---|
| 985 |   for(i=0; i<mNVar; i++) {
 | 
|---|
| 986 |     sprintf(buff,"x%d=%s[%d];\n", i, nomx, i);
 | 
|---|
| 987 |     rets += buff;
 | 
|---|
| 988 |   }
 | 
|---|
| 989 |   for(i=0; i<mNVar; i++) {
 | 
|---|
| 990 |     sprintf(buff,"ex%d=%s[%d];\n", i, nomx, mNVar+i);
 | 
|---|
| 991 |     rets += buff;
 | 
|---|
| 992 |   }
 | 
|---|
| 993 |   sprintf(buff,"y=%s[%d];\ney=%s[%d];\nok=%s[%d];\n"
 | 
|---|
| 994 |          ,nomx,2*mNVar,nomx,2*mNVar+1,nomx,2*mNVar+2);
 | 
|---|
| 995 |   rets += buff;
 | 
|---|
| 996 | }
 | 
|---|
| 997 | 
 | 
|---|
| 998 | return(rets);
 | 
|---|
| 999 | }
 | 
|---|
| 1000 | 
 | 
|---|
| 1001 | 
 | 
|---|
| 1002 | //! Compute errors according to specifications
 | 
|---|
| 1003 | /*!
 | 
|---|
| 1004 |   \param val : value of the function
 | 
|---|
| 1005 |   \param err : value of the default error
 | 
|---|
| 1006 |   \param errtype : type of error according to enum FitErrType (def=DefaultError)
 | 
|---|
| 1007 |   \param errscale : scaling (or value) of the error (def=1.)
 | 
|---|
| 1008 |   \param errmin : minimum value of the error (def=0.)
 | 
|---|
| 1009 |   \param nozero : if true, do not return negative errors but
 | 
|---|
| 1010 |                   set them to zero (def=false)
 | 
|---|
| 1011 |   \return : return the error computed according to specifications
 | 
|---|
| 1012 |   \verbatim
 | 
|---|
| 1013 |   - val is the value to be fitted ex: val = f(x,y,...)
 | 
|---|
| 1014 |   - err is the error by default we want to set.
 | 
|---|
| 1015 |   - errtype = DefaultError  : errtmp = errscale*err
 | 
|---|
| 1016 |     errtype = ConstantError : errtmp = errscale
 | 
|---|
| 1017 |     errtype = SqrtError     : errtmp = errscale*sqrt(|val|)
 | 
|---|
| 1018 |     errtype = ProporError   : errtmp = errscale*|val|
 | 
|---|
| 1019 |   - errscale <=0 then errscale=1
 | 
|---|
| 1020 |   - errmin >=0 if errtmp>0  return max(errtmp,errmin)
 | 
|---|
| 1021 |                if errtmp<=0 return errtmp
 | 
|---|
| 1022 |     errmin <0  if errtmp>0  return max(errtmp,|errmin|)
 | 
|---|
| 1023 |                if errtmp<=0 return |errmin|
 | 
|---|
| 1024 |   \endverbatim
 | 
|---|
| 1025 |  */
 | 
|---|
| 1026 | double GeneralFitData::ComputeError(double val,double err,FitErrType errtype
 | 
|---|
| 1027 |                                    ,double errscale,double errmin,bool nozero)
 | 
|---|
| 1028 | {
 | 
|---|
| 1029 |  bool errminneg=false;
 | 
|---|
| 1030 |  if(errmin<0.) {errminneg=true; errmin*=-1.;}
 | 
|---|
| 1031 |  if(errscale<0.) errscale=1.;
 | 
|---|
| 1032 | 
 | 
|---|
| 1033 |  // Choix du type d'erreur
 | 
|---|
| 1034 |  if(errtype==ConstantError)    err = errscale;
 | 
|---|
| 1035 |  else if(errtype==SqrtError)   err = errscale*sqrt(fabs(val));
 | 
|---|
| 1036 |  else if(errtype==ProporError) err = errscale*fabs(val);
 | 
|---|
| 1037 | 
 | 
|---|
| 1038 |  // Gestion du minimum a partir de la valeur calculee precedemment "err"
 | 
|---|
| 1039 |  // Ex1: errmin=1.,  err=10.     ==> 10.
 | 
|---|
| 1040 |  //                  err=0.5     ==> 1.
 | 
|---|
| 1041 |  //                  err=0.      ==> 0.
 | 
|---|
| 1042 |  //                  err=-2.     ==> -2.
 | 
|---|
| 1043 |  // Ex2: errmin=-1., err=10.     ==> 10.
 | 
|---|
| 1044 |  //                  err=0.5     ==> 1.
 | 
|---|
| 1045 |  //                  err=0.      ==> 1.
 | 
|---|
| 1046 |  //                  err=-2.     ==> 11.
 | 
|---|
| 1047 |  if(err>0.) err = (err>errmin) ? err: errmin;
 | 
|---|
| 1048 |  else if(errminneg) err = errmin;
 | 
|---|
| 1049 | 
 | 
|---|
| 1050 |  // ne pas retourner d'erreurs negatives si demande
 | 
|---|
| 1051 |  if(nozero && err<0.) err=0.;
 | 
|---|
| 1052 | 
 | 
|---|
| 1053 |  return err;
 | 
|---|
| 1054 | }
 | 
|---|
| 1055 | 
 | 
|---|
| 1056 | ///////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 1057 | // --------------------------------------------------------
 | 
|---|
| 1058 | //   Les objets delegues pour la gestion de persistance 
 | 
|---|
| 1059 | // --------------------------------------------------------
 | 
|---|
| 1060 | ///////////////////////////////////////////////////////////
 | 
|---|
| 1061 | 
 | 
|---|
| 1062 | 
 | 
|---|
| 1063 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::ReadSelf(PInPersist& is)
 | 
|---|
| 1064 | {
 | 
|---|
| 1065 | char strg[256];
 | 
|---|
| 1066 | 
 | 
|---|
| 1067 | if(dobj==NULL) dobj=new GeneralFitData;
 | 
|---|
| 1068 |   else         dobj->Delete();
 | 
|---|
| 1069 | 
 | 
|---|
| 1070 | // Lecture entete
 | 
|---|
| 1071 | is.GetLine(strg, 255);
 | 
|---|
| 1072 | 
 | 
|---|
| 1073 | // Ecriture des valeurs de definitions
 | 
|---|
| 1074 | int_4 nvar,ndatalloc,ndata,ndatagood;
 | 
|---|
| 1075 | is.Get(nvar);
 | 
|---|
| 1076 | is.Get(ndatalloc);
 | 
|---|
| 1077 | is.Get(ndata);
 | 
|---|
| 1078 | is.Get(ndatagood);
 | 
|---|
| 1079 | is.Get(dobj->mOk_EXP);
 | 
|---|
| 1080 | if(nvar<=0 || ndatalloc<=0 || ndata<=0 || ndatagood<0 || ndatalloc<ndata) return;
 | 
|---|
| 1081 | 
 | 
|---|
| 1082 | // Allocation de la place (attention Alloc efface mNData,mNDataGood);
 | 
|---|
| 1083 | dobj->Alloc(nvar,ndatalloc,-1);
 | 
|---|
| 1084 | dobj->mNData = ndata;
 | 
|---|
| 1085 | dobj->mNDataGood = ndatagood;
 | 
|---|
| 1086 | 
 | 
|---|
| 1087 | // Lecture des datas
 | 
|---|
| 1088 | is.GetLine(strg, 255);
 | 
|---|
| 1089 | int blen = dobj->mNVar + 3;
 | 
|---|
| 1090 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
 | 
|---|
| 1091 | double *buff = new double[blen];
 | 
|---|
| 1092 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
 | 
|---|
| 1093 |   is.Get(buff, blen);
 | 
|---|
| 1094 |   int ip = i*dobj->mNVar;
 | 
|---|
| 1095 |   {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++)  dobj->mXP[ip+j] = buff[j];}
 | 
|---|
| 1096 |   dobj->mF[i] = buff[dobj->mNVar];
 | 
|---|
| 1097 |   dobj->mErr[i] = buff[dobj->mNVar+1];
 | 
|---|
| 1098 |   dobj->mOK[i] = (uint_2)(buff[dobj->mNVar+2]+0.01);
 | 
|---|
| 1099 |   if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++)
 | 
|---|
| 1100 |                         dobj->mErrXP[ip+j] = buff[dobj->mNVar+3+j];}
 | 
|---|
| 1101 | }
 | 
|---|
| 1102 | delete [] buff;
 | 
|---|
| 1103 | 
 | 
|---|
| 1104 | return;
 | 
|---|
| 1105 | }
 | 
|---|
| 1106 | 
 | 
|---|
| 1107 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::WriteSelf(POutPersist& os) const
 | 
|---|
| 1108 | {
 | 
|---|
| 1109 | if (dobj == NULL)   return;
 | 
|---|
| 1110 | char strg[256];
 | 
|---|
| 1111 | 
 | 
|---|
| 1112 | // Ecriture entete pour identifier facilement
 | 
|---|
| 1113 | sprintf(strg,"GeneralFitData: NVar=%d NDataAlloc=%d NData=%d NDataGood=%d Ok_EXP=%d"
 | 
|---|
| 1114 |        ,dobj->mNVar,dobj->mNDataAlloc,dobj->mNData,dobj->mNDataGood,dobj->mOk_EXP);
 | 
|---|
| 1115 | os.PutLine(strg);
 | 
|---|
| 1116 | 
 | 
|---|
| 1117 | // Ecriture des valeurs de definitions
 | 
|---|
| 1118 | os.Put(dobj->mNVar);
 | 
|---|
| 1119 | os.Put(dobj->mNDataAlloc);
 | 
|---|
| 1120 | os.Put(dobj->mNData);
 | 
|---|
| 1121 | os.Put(dobj->mNDataGood);
 | 
|---|
| 1122 | os.Put(dobj->mOk_EXP);
 | 
|---|
| 1123 | if(dobj->mNVar<=0 || dobj->mNDataAlloc<=0 || dobj->mNData<=0 || dobj->mNDataGood<0) return;
 | 
|---|
| 1124 | 
 | 
|---|
| 1125 | // Ecriture des datas (on n'ecrit que mNData / mNDataAlloc)
 | 
|---|
| 1126 | sprintf(strg
 | 
|---|
| 1127 |        ,"GeneralFitData: Abscisses, Ordonnee, Erreur Ordonnee, Flag, Erreur Abscisses");
 | 
|---|
| 1128 | os.PutLine(strg);
 | 
|---|
| 1129 | 
 | 
|---|
| 1130 | int blen = dobj->mNVar + 3;
 | 
|---|
| 1131 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
 | 
|---|
| 1132 | double *buff = new double[blen];
 | 
|---|
| 1133 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
 | 
|---|
| 1134 |   {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[j] = dobj->Absc(j,i);}
 | 
|---|
| 1135 |   buff[dobj->mNVar] = dobj->Val(i);
 | 
|---|
| 1136 |   buff[dobj->mNVar+1] = dobj->EVal(i);
 | 
|---|
| 1137 |   buff[dobj->mNVar+2] = (double) dobj->IsValid(i);
 | 
|---|
| 1138 |   if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[dobj->mNVar+3+j] = dobj->EAbsc(j,i);}
 | 
|---|
| 1139 |   os.Put(buff, blen);
 | 
|---|
| 1140 | }
 | 
|---|
| 1141 | delete [] buff;
 | 
|---|
| 1142 | 
 | 
|---|
| 1143 | return;
 | 
|---|
| 1144 | }
 | 
|---|
| 1145 | 
 | 
|---|
| 1146 | 
 | 
|---|
| 1147 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
 | 
|---|
| 1148 | #pragma define_template ObjFileIO<GeneralFitData>
 | 
|---|
| 1149 | #endif
 | 
|---|
| 1150 | 
 | 
|---|
| 1151 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
 | 
|---|
| 1152 | template class ObjFileIO<GeneralFitData>;
 | 
|---|
| 1153 | #endif
 | 
|---|