1 | #include "machdefs.h"
|
---|
2 | #include <stdio.h>
|
---|
3 | #include <stdlib.h>
|
---|
4 | #include <iostream.h>
|
---|
5 | #include <values.h>
|
---|
6 | #include <math.h>
|
---|
7 | #include <string.h>
|
---|
8 | #include <string>
|
---|
9 |
|
---|
10 | #include "strutil.h"
|
---|
11 | #include "nbtri.h"
|
---|
12 | #include "generalfit.h"
|
---|
13 | #include "generaldata.h"
|
---|
14 | #include "pexceptions.h"
|
---|
15 | #include "objfio.h"
|
---|
16 |
|
---|
17 | using namespace PlanckDPC;
|
---|
18 |
|
---|
19 | //================================================================
|
---|
20 | // GeneralFitData
|
---|
21 | //================================================================
|
---|
22 |
|
---|
23 | //++
|
---|
24 | // Class GeneralFitData
|
---|
25 | // Lib Outils++
|
---|
26 | // include generaldata.h
|
---|
27 | //
|
---|
28 | // Classe de stoquage de donnees a plusieurs variables avec erreur
|
---|
29 | // sur l'ordonnee et sur les abscisses (options).
|
---|
30 | //| {x0(i),Ex0(i), x1(i),Ex1(i), x2(i),Ex2(i) ... ; Y(i),EY(i)}
|
---|
31 | //--
|
---|
32 |
|
---|
33 | // Pour memoire, structure du rangement (n=mNVar):
|
---|
34 | // - Valeur des abscisses mXP (idem pour mErrXP):
|
---|
35 | // x0,x1,x2,...,xn x0,x1,x2,...,xn .... x0,x1,x2,....,xn
|
---|
36 | // | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
37 | // Donc abscisse J=[0,mNVar[ du point numero I=[0,mNData[: mXP[I*mNVar+J]
|
---|
38 | // - Valeur de l'ordonnee mF (idem pour mErr et mOK):
|
---|
39 | // f f f
|
---|
40 | // | 1er point | | 2sd point | .... | point mNData |
|
---|
41 | // Donc point numero I [0,mNData[ : mF[i]
|
---|
42 |
|
---|
43 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
44 | //++
|
---|
45 | GeneralFitData::GeneralFitData(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, uint_2 errx)
|
---|
46 | //
|
---|
47 | // Constructeur. ``nVar'' represente la dimension de l'espace des abscisses,
|
---|
48 | // ``ndatalloc'' le nombre maximum de points et ``errx'' si non nul
|
---|
49 | // indique que l'on fournit des erreurs sur les ``nVar'' variables en abscisse.
|
---|
50 | //--
|
---|
51 | : mNVar(0), mNDataAlloc(0), mNData(0), mNDataGood(0), mOk_EXP(0)
|
---|
52 | , mXP(NULL), mErrXP(NULL), mF(NULL), mErr(NULL), mOK(NULL)
|
---|
53 | , BuffVar(NULL), BuffVarR4(NULL)
|
---|
54 | {
|
---|
55 | try {
|
---|
56 | Alloc(nVar,ndatalloc,errx);
|
---|
57 | } catch(PException e) {
|
---|
58 | cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
|
---|
59 | throw;
|
---|
60 | }
|
---|
61 | }
|
---|
62 |
|
---|
63 | //++
|
---|
64 | GeneralFitData::GeneralFitData(const 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 | } catch(PException e) {
|
---|
79 | cout << "Exception : " << typeid(e).name() << " " << e.Msg() << endl;
|
---|
80 | throw;
|
---|
81 | }
|
---|
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()
|
---|
116 | //
|
---|
117 | // Destructeur
|
---|
118 | //--
|
---|
119 | {
|
---|
120 | Delete();
|
---|
121 | }
|
---|
122 |
|
---|
123 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
124 | //++
|
---|
125 | void GeneralFitData::Alloc(unsigned int nVar, unsigned int ndatalloc, int_2 errx)
|
---|
126 | //
|
---|
127 | // Pour redefinir la structure de donnees (ou la creer si on a utilise
|
---|
128 | // le createur par defaut). Voir les explications des arguments
|
---|
129 | // dans les commentaires du constructeur. Si ``errx''<0 alors
|
---|
130 | // la valeur prise est celle definie auparavent.
|
---|
131 | //--
|
---|
132 | {
|
---|
133 | ASSERT( nVar>0 && ndatalloc>0 );
|
---|
134 |
|
---|
135 | Delete();
|
---|
136 |
|
---|
137 | if(errx>=0) mOk_EXP = (uint_2) errx;
|
---|
138 | mNVar = nVar;
|
---|
139 | mNDataAlloc = ndatalloc;
|
---|
140 |
|
---|
141 | try {
|
---|
142 | mXP = new r_8[nVar*ndatalloc];
|
---|
143 | if(mOk_EXP) mErrXP = new r_8[nVar*ndatalloc];
|
---|
144 | mF = new r_8[ndatalloc];
|
---|
145 | mErr = new r_8[ndatalloc];
|
---|
146 | mOK = new uint_2[ndatalloc];
|
---|
147 | BuffVar = new r_8[2*nVar+3];
|
---|
148 | BuffVarR4 = (r_4 *) BuffVar;
|
---|
149 | } catch(PException e) {
|
---|
150 | throw(AllocationError("GeneralFitData::Alloc allocation error\n"));
|
---|
151 | }
|
---|
152 | }
|
---|
153 |
|
---|
154 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
155 | void GeneralFitData::Delete()
|
---|
156 | {
|
---|
157 | mNVar = mNDataAlloc = mNData = mNDataGood = 0;
|
---|
158 | if( mXP != NULL ) {delete [] mXP; mXP = NULL;}
|
---|
159 | if( mErrXP != NULL ) {delete [] mErrXP; mErrXP = NULL;}
|
---|
160 | if( mF != NULL ) {delete [] mF; mF = NULL;}
|
---|
161 | if( mErr != NULL ) {delete [] mErr; mErr = NULL;}
|
---|
162 | if( mOK != NULL ) {delete [] mOK; mOK = NULL;}
|
---|
163 | if( BuffVar != NULL ) {delete [] BuffVar; BuffVar = NULL; BuffVarR4 = NULL;}
|
---|
164 | }
|
---|
165 |
|
---|
166 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
167 | //++
|
---|
168 | void GeneralFitData::SetDataPtr(int ptr)
|
---|
169 | //
|
---|
170 | // Remise a zero de la structure pour nouveau remplissage (pas d'arg)
|
---|
171 | // ou remise a la position ``ptr'' (si arg). Les donnees apres ``ptr''
|
---|
172 | // sont sur-ecrites.
|
---|
173 | //--
|
---|
174 | {
|
---|
175 | ASSERT(ptr >= 0 && ptr < mNDataAlloc);
|
---|
176 | mNData = ptr;
|
---|
177 | mNDataGood = 0;
|
---|
178 | if(ptr==0) return;
|
---|
179 | for(int i=0;i<mNData;i++) if(mOK[i]) mNDataGood++;
|
---|
180 | }
|
---|
181 |
|
---|
182 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
183 | //++
|
---|
184 | void GeneralFitData::KillData(int i)
|
---|
185 | //
|
---|
186 | // Pour tuer un point
|
---|
187 | //--
|
---|
188 | {
|
---|
189 | ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
|
---|
190 |
|
---|
191 | if( ! mOK[i] ) return;
|
---|
192 | mOK[i] = 0;
|
---|
193 | mNDataGood--;
|
---|
194 | }
|
---|
195 |
|
---|
196 | //++
|
---|
197 | void GeneralFitData::KillData(int i1,int i2)
|
---|
198 | //
|
---|
199 | // Pour tuer une serie de points
|
---|
200 | //--
|
---|
201 | {
|
---|
202 | ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
|
---|
203 | ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
|
---|
204 | ASSERT(i1 <= i2 );
|
---|
205 |
|
---|
206 | for(int i=i1;i<=i2;i++) KillData(i);
|
---|
207 | }
|
---|
208 |
|
---|
209 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
210 | //++
|
---|
211 | void GeneralFitData::ValidData(int i)
|
---|
212 | //
|
---|
213 | // Pour re-valider le point numero i ([0,NData]).
|
---|
214 | //--
|
---|
215 | {
|
---|
216 | ASSERT(i >= 0 && i < mNData);
|
---|
217 |
|
---|
218 | if( mOK[i] ) return;
|
---|
219 | if( mErr[i]<=0. ) return;
|
---|
220 | if(mOk_EXP) {
|
---|
221 | for(int j=0;j<mNVar;j++) if(mErrXP[i*mNVar+j]<=0.) return;
|
---|
222 | }
|
---|
223 | mOK[i] = 1;
|
---|
224 | mNDataGood++;
|
---|
225 | }
|
---|
226 |
|
---|
227 | //++
|
---|
228 | void GeneralFitData::ValidData(int i1,int i2)
|
---|
229 | //
|
---|
230 | // Pour re-valider les points numeros i1 a i2.
|
---|
231 | //--
|
---|
232 | {
|
---|
233 | ASSERT(i1 >= 0 && i1 < mNData);
|
---|
234 | ASSERT(i2 >= 0 && i2 < mNData);
|
---|
235 | ASSERT(i1 <= i2 );
|
---|
236 |
|
---|
237 | for(int i=i1;i<=i2;i++) ValidData(i);
|
---|
238 | }
|
---|
239 |
|
---|
240 | //++
|
---|
241 | void GeneralFitData::ValidData()
|
---|
242 | //
|
---|
243 | // Pour re-valider tous les points.
|
---|
244 | //--
|
---|
245 | {
|
---|
246 | for(int i=0;i<mNData;i++) ValidData(i);
|
---|
247 | }
|
---|
248 |
|
---|
249 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
250 | //++
|
---|
251 | void GeneralFitData::RedefineData1(int i,double x,double f,double err,double errx)
|
---|
252 | //
|
---|
253 | // Pour redefinir un point a
|
---|
254 | //| {x,[errx] ; f,err}
|
---|
255 | //--
|
---|
256 | {
|
---|
257 | RedefineData(i,&x,f,err,&errx);
|
---|
258 | }
|
---|
259 |
|
---|
260 | //++
|
---|
261 | void GeneralFitData::RedefineData2(int i,double x,double y,double f
|
---|
262 | ,double err,double errx,double erry)
|
---|
263 | //
|
---|
264 | // Pour redefinir un point a
|
---|
265 | //| {x,[errx], y,[erry] ; f,err}
|
---|
266 | //--
|
---|
267 | {
|
---|
268 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
269 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
270 | RedefineData(i,xp,f,err,errxp);
|
---|
271 | }
|
---|
272 |
|
---|
273 | //++
|
---|
274 | void GeneralFitData::RedefineData(int i,double* xp,double f,double err,double* errxp)
|
---|
275 | //
|
---|
276 | // Pour redefinir un point a
|
---|
277 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
|
---|
278 | //--
|
---|
279 | {
|
---|
280 | ASSERT(i>=0 && i<mNData);
|
---|
281 | bool ok = true;
|
---|
282 |
|
---|
283 | int ip = mNVar*i;
|
---|
284 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mXP[ip+j] = xp[j];
|
---|
285 | if(mOk_EXP) {
|
---|
286 | if(errxp) {
|
---|
287 | for(int j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
288 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
289 | } else {
|
---|
290 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
291 | ok=false;
|
---|
292 | }
|
---|
293 | }
|
---|
294 | mF[i] = f;
|
---|
295 | mErr[i] = err; if(err<=0.) ok = false;
|
---|
296 | if(ok) {
|
---|
297 | if(! mOK[i]) {mOK[i]=1; mNDataGood++;}
|
---|
298 | } else {
|
---|
299 | if( mOK[i]) {mOK[i]=0; mNDataGood--;}
|
---|
300 | }
|
---|
301 | }
|
---|
302 |
|
---|
303 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
304 | //++
|
---|
305 | void GeneralFitData::AddData1(double x, double f, double err, double errx)
|
---|
306 | //
|
---|
307 | // Pour ajouter un point
|
---|
308 | //| {x,[errx] ; f,err}
|
---|
309 | //--
|
---|
310 | {
|
---|
311 | AddData(&x,f,err,&errx);
|
---|
312 | }
|
---|
313 |
|
---|
314 | //++
|
---|
315 | void GeneralFitData::AddData2(double x, double y, double f
|
---|
316 | , double err, double errx, double erry)
|
---|
317 | //
|
---|
318 | // Pour ajouter un point
|
---|
319 | //| {x,[errx], y,[erry] ; f,err}
|
---|
320 | //--
|
---|
321 | {
|
---|
322 | double xp[2] = {x,y};
|
---|
323 | double errxp[2] = {errx,erry};
|
---|
324 | AddData(xp,f,err,errxp);
|
---|
325 | }
|
---|
326 |
|
---|
327 | //++
|
---|
328 | void GeneralFitData::AddData(double* xp, double f, double err,double* errxp)
|
---|
329 | //
|
---|
330 | // Pour ajouter un point
|
---|
331 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
|
---|
332 | //--
|
---|
333 | {
|
---|
334 | ASSERT(mNData < mNDataAlloc);
|
---|
335 | bool ok = true;
|
---|
336 |
|
---|
337 | int ip = mNVar*mNData;
|
---|
338 | for(int i=0;i<mNVar;i++) mXP[ip+i] = xp[i];
|
---|
339 | if(mOk_EXP) {
|
---|
340 | if(errxp) {
|
---|
341 | for(int j=0;j<mNVar;j++)
|
---|
342 | {mErrXP[ip+j] = errxp[j]; if(errxp[j]<=0.) ok=false;}
|
---|
343 | } else {
|
---|
344 | for(int j=0;j<mNVar;j++) mErrXP[ip+j] = Def_ErrX;
|
---|
345 | ok=false;
|
---|
346 | }
|
---|
347 | }
|
---|
348 | mF[mNData] = f;
|
---|
349 | mErr[mNData] = err;
|
---|
350 | if(err<=0.) ok = false;
|
---|
351 | if(ok) { mOK[mNData]=1; mNDataGood++; } else mOK[mNData]=0;
|
---|
352 | mNData++;
|
---|
353 | }
|
---|
354 |
|
---|
355 | //++
|
---|
356 | void GeneralFitData::AddData(float* xp, float f, float err, float* errxp)
|
---|
357 | //
|
---|
358 | // Pour ajouter un point
|
---|
359 | //| {xp[0],[errxp[0]], xp[1],[errxp[1]], xp[2],[errxp[2]],... ; f,err}
|
---|
360 | //--
|
---|
361 | {
|
---|
362 | {for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[i] = (double) xp[i];}
|
---|
363 | if(errxp) for(int i=0;i<mNVar;i++) BuffVar[mNVar+i] = (double) errxp[i];
|
---|
364 | AddData(BuffVar,(double) f,(double) err,BuffVar+mNVar);
|
---|
365 | }
|
---|
366 |
|
---|
367 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
368 | //++
|
---|
369 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
|
---|
370 | , double* x, double* f, double *err, double *errx)
|
---|
371 | //
|
---|
372 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
373 | //| {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)}
|
---|
374 | //--
|
---|
375 | {
|
---|
376 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
377 |
|
---|
378 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
379 | double ex = (errx) ? errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
380 | double ef = (err ) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
381 | AddData1(x[i],f[i],ef,ex);
|
---|
382 | }
|
---|
383 | }
|
---|
384 |
|
---|
385 | //++
|
---|
386 | void GeneralFitData::SetData1(int nData
|
---|
387 | , float* x, float* f, float* err, float *errx)
|
---|
388 | //
|
---|
389 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
390 | //| {x(i),[errx(i)] ; f(i),err(i)}
|
---|
391 | //--
|
---|
392 | {
|
---|
393 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
394 |
|
---|
395 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
396 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
397 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
398 | AddData1((double) x[i],(double) f[i],ef,ex);
|
---|
399 | }
|
---|
400 | }
|
---|
401 |
|
---|
402 | //++
|
---|
403 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, double* x, double* y, double* f
|
---|
404 | ,double *err,double *errx,double *erry)
|
---|
405 | //
|
---|
406 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
407 | //| {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)}
|
---|
408 | //--
|
---|
409 | {
|
---|
410 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
411 |
|
---|
412 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
413 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
414 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
415 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
416 | AddData2(x[i],y[i],f[i],ef,ex,ey);
|
---|
417 | }
|
---|
418 | }
|
---|
419 |
|
---|
420 | //++
|
---|
421 | void GeneralFitData::SetData2(int nData, float* x, float* y, float* f
|
---|
422 | ,float *err,float *errx,float *erry)
|
---|
423 | //
|
---|
424 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
425 | //| {x(i),[errx(i)], y(i),[erry(i)], ; f(i),err(i)}
|
---|
426 | //--
|
---|
427 | {
|
---|
428 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
429 |
|
---|
430 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
431 | double ex = (errx) ? (double) errx[i]: Def_ErrX;
|
---|
432 | double ey = (erry) ? (double) erry[i]: Def_ErrX;
|
---|
433 | double ef = (err ) ? (double) err[i]: Def_ErrF;
|
---|
434 | AddData2((double) x[i],(double) y[i],(double) f[i],ef,ex,ey);
|
---|
435 | }
|
---|
436 | }
|
---|
437 |
|
---|
438 | //++
|
---|
439 | void GeneralFitData::SetData(int nData,double** xp, double *f
|
---|
440 | , double *err, double** errxp)
|
---|
441 | //
|
---|
442 | // Pour remplir la structure de donnees d'un seul coup avec
|
---|
443 | //| {X0(i),[EX0(i)], X1(i),[EX1(i)], X2(i),[EX2(i)], ... ; F(i),Err(i)}
|
---|
444 | // Attention: si la structure est n'est pas vide, les tableaux sont copies
|
---|
445 | // apres les donnees pre-existantes (qui ne sont donc pas detruites). Pour
|
---|
446 | // effacer les donnees pre-existantes utiliser SetDataPtr(0).
|
---|
447 | //| Ici **xp est un pointeur sur un tableau de pointeurs tq
|
---|
448 | //| xp[0] = &X0[0], xp[1] = &X1[0], xp[2] = &X2[0] ...
|
---|
449 | //| ou X0,X1,X2,... sont les tableaux X0[nData] X1[nData] X2[nData] ...
|
---|
450 | //| des variables (meme commentaire pour errxp).
|
---|
451 | //--
|
---|
452 | {
|
---|
453 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
454 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
455 |
|
---|
456 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
457 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = *(xp[j]+i);}
|
---|
458 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
459 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = *(errxp[j]+i);}
|
---|
460 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
461 | AddData(BuffVar,f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
462 | }
|
---|
463 | }
|
---|
464 |
|
---|
465 | //++
|
---|
466 | void GeneralFitData::SetData(int nData,float** xp, float *f
|
---|
467 | , float *err, float** errxp)
|
---|
468 | //
|
---|
469 | // Voir commentaire ci-dessus.
|
---|
470 | //--
|
---|
471 | {
|
---|
472 | ASSERT(nData>0 && mNData+nData<=mNDataAlloc);
|
---|
473 |
|
---|
474 | if(mOk_EXP && !errxp) {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = Def_ErrX;}
|
---|
475 |
|
---|
476 | for(int i=0;i<nData;i++) {
|
---|
477 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[j] = (double) *(xp[j]+i);}
|
---|
478 | if(mOk_EXP && errxp)
|
---|
479 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) BuffVar[mNVar+j] = (double) *(errxp[j]+i);}
|
---|
480 | double ef = (err) ? err[i]: Def_ErrF;
|
---|
481 | AddData(BuffVar,(double) f[i],ef,BuffVar+mNVar);
|
---|
482 | }
|
---|
483 | }
|
---|
484 |
|
---|
485 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
486 | //++
|
---|
487 | void GeneralFitData::PrintStatus()
|
---|
488 | //
|
---|
489 | // Impression de l'etat de la structure de donnees
|
---|
490 | //--
|
---|
491 | {
|
---|
492 | cout<<"GeneralFitData:: "<<endl
|
---|
493 | <<"NVar="<<mNVar<<" NDataAlloc="<<mNDataAlloc<<" Ok_EXP="<<mOk_EXP
|
---|
494 | <<" ,NData="<<mNData<<" NDataGood="<<mNDataGood<<endl
|
---|
495 | <<" mXP="<<mXP<<" [mErrXP="<<mErrXP<<"] mF="<<mF<<" mErr="<<mErr
|
---|
496 | <<" mOK="<<mOK<<endl;
|
---|
497 | }
|
---|
498 |
|
---|
499 | //++
|
---|
500 | void GeneralFitData::PrintData(int i)
|
---|
501 | //
|
---|
502 | // Impression du point i
|
---|
503 | //--
|
---|
504 | {
|
---|
505 | ASSERT(i>=0 && i<mNData);
|
---|
506 |
|
---|
507 | cout<<" "<<i<<" F( ";
|
---|
508 | {for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<Absc(j,i);}
|
---|
509 | if(mOk_EXP) {
|
---|
510 | cout<<" ; ";
|
---|
511 | for(int j=0;j<mNVar;j++) cout<<" "<<EAbsc(j,i);
|
---|
512 | }
|
---|
513 | cout<<")= "<<Val(i)<<" "<<EVal(i)<<" ("<<IsValid(i)<<")\n";
|
---|
514 | }
|
---|
515 |
|
---|
516 | //++
|
---|
517 | void GeneralFitData::PrintData(int i1,int i2)
|
---|
518 | //
|
---|
519 | // Impression des points i1 a i2
|
---|
520 | //--
|
---|
521 | {
|
---|
522 | if(i1<0) i1=0;
|
---|
523 | if(i1>=mNData) i1 = mNData-1;
|
---|
524 | if(i2>=mNData) i2 = mNData-1;
|
---|
525 | if(i1>i2) i2 = mNData-1;
|
---|
526 |
|
---|
527 | cout<<"GeneralFitData::PrintData[NData="
|
---|
528 | <<mNData<<"/ NDataGood="<<mNDataGood<<"]"<<endl;
|
---|
529 | for(int i=i1;i<=i2;i++) PrintData(i);
|
---|
530 | cout<<flush;
|
---|
531 | }
|
---|
532 |
|
---|
533 | //++
|
---|
534 | void GeneralFitData::PrintData()
|
---|
535 | //
|
---|
536 | // Impression de tous les points
|
---|
537 | //--
|
---|
538 | {
|
---|
539 | ASSERT(mNData>0);
|
---|
540 |
|
---|
541 | PrintData(0,mNData-1);
|
---|
542 | }
|
---|
543 |
|
---|
544 | //++
|
---|
545 | void GeneralFitData::Show(ostream& os) const
|
---|
546 | //
|
---|
547 | // Impression de l'etat de la structure de donnees avec bornes sur "s"
|
---|
548 | //--
|
---|
549 | {
|
---|
550 | double min,max;
|
---|
551 | os<<"GeneralFitData:: NVar,ErrX="<<mNVar<<","<<mOk_EXP
|
---|
552 | <<" Data: "<<mNData<<" Good,Alloc="<<mNDataGood<<","<<mNDataAlloc<<endl;
|
---|
553 | for(int k=0;k<2*NVar()+3;k++) {
|
---|
554 | GetMinMax(k,min,max);
|
---|
555 | os<<" - "<<k<<" "<<ColumnName(k)<<" , "<<min<<","<<max<<endl;
|
---|
556 | }
|
---|
557 | return;
|
---|
558 | }
|
---|
559 |
|
---|
560 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
561 | //++
|
---|
562 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,int& imin,int& imax) const
|
---|
563 | //
|
---|
564 | // Retourne les numeros des points de valeurs minimum et maximum
|
---|
565 | // de la variable ``var'':
|
---|
566 | //| La variable "var" est de la forme : var = AB avec
|
---|
567 | //| B = 0 : variable d'ordonnee Y (valeur de A indifferente)
|
---|
568 | //| B = 1 : erreur variable d'ordonnee EY (valeur de A indifferente)
|
---|
569 | //| B = 2 : variable d'abscisse X numero A #[0,NVar[
|
---|
570 | //| B = 3 : erreur variable d'abscisse EX numero A #[0,NVar[
|
---|
571 | //| - Return NData checked si ok, -1 si probleme.
|
---|
572 | //--
|
---|
573 | {
|
---|
574 | imin = imax = -1;
|
---|
575 | int ix = var/10;
|
---|
576 | var = var%10;
|
---|
577 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
578 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
579 | double min, max;
|
---|
580 | int ntest = 0;
|
---|
581 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
582 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
583 | double v;
|
---|
584 | if(var==0) v = Val(i);
|
---|
585 | else if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
586 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
587 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
588 | if(ntest==0) {min = max = v; imin = imax = i;}
|
---|
589 | if(v<min) {min = v; imin = i;}
|
---|
590 | if(v>max) {max = v; imax = i;}
|
---|
591 | ntest++;
|
---|
592 | }
|
---|
593 | return ntest;
|
---|
594 | }
|
---|
595 |
|
---|
596 | //++
|
---|
597 | int GeneralFitData::GetMnMx(int var,double& min,double& max) const
|
---|
598 | //
|
---|
599 | // Retourne le minimum et le maximum de la variable ``var''
|
---|
600 | // (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
601 | //--
|
---|
602 | {
|
---|
603 | min = 1.; max = -1.;
|
---|
604 | int imin,imax;
|
---|
605 | int ntest = GetMnMx(var,imin,imax);
|
---|
606 | if(ntest<=0) return ntest;
|
---|
607 | int ix = var/10;
|
---|
608 | var = var%10;
|
---|
609 | if(var==0) {
|
---|
610 | if(imin>=0) min = Val(imin);
|
---|
611 | if(imax>=0) max = Val(imax);
|
---|
612 | } else if(var==1) {
|
---|
613 | if(imin>=0) min = EVal(imin);
|
---|
614 | if(imax>=0) max = EVal(imax);
|
---|
615 | } else if(var==2) {
|
---|
616 | if(imin>=0) min = Absc(ix,imin);
|
---|
617 | if(imax>=0) max = Absc(ix,imax);
|
---|
618 | } else if(var==3) {
|
---|
619 | if(imin>=0) min = EAbsc(ix,imin);
|
---|
620 | if(imax>=0) max = EAbsc(ix,imax);
|
---|
621 | }
|
---|
622 | return ntest;
|
---|
623 | }
|
---|
624 |
|
---|
625 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
626 | //++
|
---|
627 | int GeneralFitData::GetMeanSigma(int var,double& mean,double& sigma,double min,double max)
|
---|
628 | //
|
---|
629 | // Retourne la moyenne et le sigma de la variable ``var''
|
---|
630 | // (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
631 | //| - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb, -2 si sigma<0.
|
---|
632 | //| - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
|
---|
633 | //| Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
|
---|
634 | //--
|
---|
635 | {
|
---|
636 | mean = sigma = 0.;
|
---|
637 | int ix = var/10;
|
---|
638 | var = var%10;
|
---|
639 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
640 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
641 | int ntest = 0;
|
---|
642 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
643 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
644 | double v;
|
---|
645 | if(var==0) v = Val(i);
|
---|
646 | else if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
647 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
648 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
649 | if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
|
---|
650 | mean += v;
|
---|
651 | sigma += v*v;
|
---|
652 | ntest++;
|
---|
653 | }
|
---|
654 | if(ntest==0) {
|
---|
655 | mean = sigma = 0.;
|
---|
656 | } else {
|
---|
657 | mean /= (double)ntest;
|
---|
658 | sigma = sigma/(double)ntest - mean*mean;
|
---|
659 | if(sigma<0.) ntest = -2;
|
---|
660 | else if(sigma>0.) sigma = sqrt(sigma);
|
---|
661 | }
|
---|
662 | return ntest;
|
---|
663 | }
|
---|
664 |
|
---|
665 | //++
|
---|
666 | int GeneralFitData::GetMoMeMed(int var,double& mode,double& mean,double& median,
|
---|
667 | double min,double max,double coeff)
|
---|
668 | //
|
---|
669 | // Retourne le mode de la variable ``var''
|
---|
670 | // (cf commentaires GetMnMx).
|
---|
671 | //| - Return : nombre de donnees utilisees, -1 si pb.
|
---|
672 | //| - Seuls les points valides de valeur entre min,max sont utilises.
|
---|
673 | //| Si min>=max pas de coupures sur les valeurs.
|
---|
674 | //| - Le calcul du mode est approximee par la formule:
|
---|
675 | //| Mode = Median - coeff*(Mean-Median) (def: coeff=0.8)
|
---|
676 | //| - Kendall and Stuart donne coeff=2., mais coeff peut etre regle.
|
---|
677 | //--
|
---|
678 | {
|
---|
679 | mode = mean = median = 0.;
|
---|
680 | if(mNData<=0) return -1;
|
---|
681 | int ix = var/10;
|
---|
682 | var = var%10;
|
---|
683 | if(var<0 || var>3) return -1;
|
---|
684 | if(var>=2 && (ix<0 || ix>=mNVar) ) return -1;
|
---|
685 | double* buff = new double[mNData];
|
---|
686 | int ntest = 0;
|
---|
687 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
688 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
689 | double v;
|
---|
690 | if(var==0) v = Val(i);
|
---|
691 | else if(var==1) v = EVal(i);
|
---|
692 | else if(var==2) v = Absc(ix,i);
|
---|
693 | else if(var==3) v = EAbsc(ix,i);
|
---|
694 | if(min<max && (v<min || max<v)) continue;
|
---|
695 | buff[ntest] = v;
|
---|
696 | mean += v;
|
---|
697 | ntest++;
|
---|
698 | }
|
---|
699 | if(ntest==0) {
|
---|
700 | mean = 0.;
|
---|
701 | } else {
|
---|
702 | mean /= (double)ntest;
|
---|
703 | qsort(buff,(size_t) ntest,sizeof(double),qSort_Dble);
|
---|
704 | int im;
|
---|
705 | if(ntest%2==1) {
|
---|
706 | // nombre impair de points
|
---|
707 | im = ntest/2;
|
---|
708 | median = buff[im];
|
---|
709 | } else {
|
---|
710 | // nombre pair de points
|
---|
711 | im = (ntest-1)/2;
|
---|
712 | median = (buff[im]+buff[im+1])/2.;
|
---|
713 | }
|
---|
714 | mode = median - coeff*(mean-median);
|
---|
715 | }
|
---|
716 | delete [] buff;
|
---|
717 | return ntest;
|
---|
718 | }
|
---|
719 |
|
---|
720 | //++
|
---|
721 | int GeneralFitData::GetMode(int var,double& mode,double min,double max,double coeff)
|
---|
722 | //
|
---|
723 | // Cf description ci-dessus ``GetMoMeMed''.
|
---|
724 | //--
|
---|
725 | {
|
---|
726 | double mean,median;
|
---|
727 | return GetMoMeMed(var,mode,mean,median,min,max,coeff);
|
---|
728 | }
|
---|
729 |
|
---|
730 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
731 | //++
|
---|
732 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,Poly& pol,int degre,bool ey)
|
---|
733 | //
|
---|
734 | // Pour fiter un polynome de degre ``degre''. On fite
|
---|
735 | // Y=f(X) ou Y=Val et X=Absc(varx). Si ``ey'' est ``true''
|
---|
736 | // le fit prend en compte les erreurs stoquees dans EVal,
|
---|
737 | // sinon fit sans erreurs. Le resultat du fit est retourne
|
---|
738 | // dans le polynome ``pol''.
|
---|
739 | //| Return:
|
---|
740 | //| - Res = le residu du fit
|
---|
741 | //| - -1 si degre<0
|
---|
742 | //| - -2 si probleme sur numero de variable X
|
---|
743 | //| - -4 si NDataGood<0
|
---|
744 | //| - -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
|
---|
745 | //--
|
---|
746 | {
|
---|
747 | if(degre<0) return -1.;
|
---|
748 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
|
---|
749 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
|
---|
750 | OVector x(mNDataGood);
|
---|
751 | OVector y(mNDataGood);
|
---|
752 | OVector ey2(1);
|
---|
753 | if(ey) ey2.Realloc(mNDataGood,true);
|
---|
754 | int ntest = 0;
|
---|
755 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
756 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
757 | if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
|
---|
758 | x(ntest) = Absc(varx,i);
|
---|
759 | y(ntest) = Val(i);
|
---|
760 | if(ey) ey2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
|
---|
761 | ntest++;
|
---|
762 | }
|
---|
763 | double res = 0.;
|
---|
764 | if(ey) {
|
---|
765 | OVector errcoef(1);
|
---|
766 | res = pol.Fit(x,y,ey2,degre,errcoef);
|
---|
767 | } else {
|
---|
768 | res = pol.Fit(x,y,degre);
|
---|
769 | }
|
---|
770 | return res;
|
---|
771 | }
|
---|
772 |
|
---|
773 | //++
|
---|
774 | double GeneralFitData::PolFit(int varx,int vary,Poly2& pol,int degre1,int degre2,bool ez)
|
---|
775 | //
|
---|
776 | //
|
---|
777 | // Pour fiter un polynome de degre ``degre1''. On fite
|
---|
778 | // Z=f(X,Y) ou Z=Val et X=Absc(varx) et Y=Absc(vary).
|
---|
779 | // Si ``ey'' est ``true'' le fit prend en compte les erreurs
|
---|
780 | // stoquees dans EVal, sinon fit sans erreurs. Si ``degre2''
|
---|
781 | // negatif, le fit determine un polynome en X,Y de degre
|
---|
782 | // total ``degre`''. Si ``degre2'' positif ou nul, le fit
|
---|
783 | // demande un fit de ``degre1'' pour la variable X et de degre
|
---|
784 | // ``degre2'' sur la variable Y. Le resultat du fit est retourne
|
---|
785 | // dans le polynome ``pol''.
|
---|
786 | //| Return:
|
---|
787 | //| - Res = le residu du fit
|
---|
788 | //| - -1 si degre<0
|
---|
789 | //| - -2 si probleme sur numero de variable X
|
---|
790 | //| - -3 si probleme sur numero de variable Y
|
---|
791 | //| - -4 si NDataGood<0
|
---|
792 | //| - -5 si nombre de data trouves different de NDataGood
|
---|
793 | //--
|
---|
794 | {
|
---|
795 | if(degre1<0) return -1.;
|
---|
796 | if(varx<0 || varx>=mNVar) return -2.;
|
---|
797 | if(vary<0 || vary>=mNVar || vary==varx) return -3.;
|
---|
798 | if(mNDataGood<=0) return -4.;
|
---|
799 | OVector x(mNDataGood);
|
---|
800 | OVector y(mNDataGood);
|
---|
801 | OVector z(mNDataGood);
|
---|
802 | OVector ez2(1);
|
---|
803 | if(ez) ez2.Realloc(mNDataGood,true);
|
---|
804 | int ntest = 0;
|
---|
805 | for(int i=0;i<mNData;i++) {
|
---|
806 | if( ! IsValid(i) ) continue;
|
---|
807 | if(ntest>=mNDataGood) return -5.;
|
---|
808 | x(ntest) = Absc(varx,i);
|
---|
809 | y(ntest) = Absc(vary,i);
|
---|
810 | z(ntest) = Val(i);
|
---|
811 | if(ez) ez2(ntest) = EVal(i)*EVal(i);
|
---|
812 | ntest++;
|
---|
813 | }
|
---|
814 | double res = 0.;
|
---|
815 | if(ez) {
|
---|
816 | OVector errcoef(1);
|
---|
817 | if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,degre2,errcoef);
|
---|
818 | else res = pol.Fit(x,y,z,ez2,degre1,errcoef);
|
---|
819 | } else {
|
---|
820 | if(degre2>0) res = pol.Fit(x,y,z,degre1,degre2);
|
---|
821 | else res = pol.Fit(x,y,z,degre1);
|
---|
822 | }
|
---|
823 | return res;
|
---|
824 | }
|
---|
825 |
|
---|
826 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
827 | //++
|
---|
828 | GeneralFitData GeneralFitData::FitResidus(GeneralFit& gfit)
|
---|
829 | //
|
---|
830 | // Retourne une classe contenant les residus du fit ``gfit''.
|
---|
831 | //--
|
---|
832 | {
|
---|
833 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
|
---|
834 | throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitResidus: size mismatch\n"));
|
---|
835 | return gfit.DataResidus(true);
|
---|
836 | }
|
---|
837 |
|
---|
838 | //++
|
---|
839 | GeneralFitData GeneralFitData::FitFunction(GeneralFit& gfit)
|
---|
840 | //
|
---|
841 | // Retourne une classe contenant la function du fit ``gfit''.
|
---|
842 | //--
|
---|
843 | {
|
---|
844 | if(gfit.GetNVar()!=mNVar)
|
---|
845 | throw(SzMismatchError("GeneralFitData::FitFunction: size mismatch\n"));
|
---|
846 | return gfit.DataFunction(true);
|
---|
847 | }
|
---|
848 |
|
---|
849 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
850 | //++
|
---|
851 | r_8* GeneralFitData::GetVec(int n, r_8* ret) const
|
---|
852 | //
|
---|
853 | // Retourne la donnee `n' dans le vecteur de double `ret'.
|
---|
854 | //| Par defaut, ret=NULL et le buffer interne de la classe est retourne
|
---|
855 | //| - Les donnees sont rangees dans l'ordre:
|
---|
856 | //| x0,x1,x2,... ; ex0,ex1,ex2,... ; y ; ey ; ok(0/1)
|
---|
857 | //| |<- NVar ->| + |<- NVar ->| + 1 + 1 + 1
|
---|
858 | //| Le vecteur ret a la taille 2*NVar+2+1
|
---|
859 | //--
|
---|
860 | {
|
---|
861 | int i;
|
---|
862 | if (ret == NULL) ret = BuffVar;
|
---|
863 | for(i=0; i<2*mNVar+3; i++) ret[i] = 0.;
|
---|
864 | if (n >= mNData) return(ret);
|
---|
865 |
|
---|
866 | memcpy(ret, mXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
867 | if(mErrXP) memcpy(ret+mNVar, mErrXP+n*mNVar, mNVar*sizeof(r_8));
|
---|
868 | ret[2*mNVar] = mF[n];
|
---|
869 | ret[2*mNVar+1] = mErr[n];
|
---|
870 | ret[2*mNVar+2] = (double) mOK[n];
|
---|
871 | return(ret);
|
---|
872 | }
|
---|
873 |
|
---|
874 | //++
|
---|
875 | r_4* GeneralFitData::GetVecR4(int n, r_4* ret) const
|
---|
876 | //
|
---|
877 | // Retourne la donnee `n' dans le vecteur de float `ret'
|
---|
878 | // (meme commentaires que pour GetVec).
|
---|
879 | //--
|
---|
880 | {
|
---|
881 | if (ret == NULL) ret = BuffVarR4;
|
---|
882 | double *buff = new double[2*mNVar+3];
|
---|
883 | GetVec(n,buff);
|
---|
884 | for(int i=0;i<2*mNVar+3;i++) ret[i] = (float) buff[i];
|
---|
885 | delete [] buff;
|
---|
886 | return ret;
|
---|
887 | }
|
---|
888 |
|
---|
889 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
890 | //++
|
---|
891 | // int inline int GetSpaceFree() const
|
---|
892 | // Retourne la place restante dans la structure (nombre de
|
---|
893 | // donnees que l'on peut encore stoquer).
|
---|
894 | //--
|
---|
895 | //++
|
---|
896 | // inline int NVar() const
|
---|
897 | // Retourne le nombre de variables Xi
|
---|
898 | //--
|
---|
899 | //++
|
---|
900 | // inline int NData()
|
---|
901 | // Retourne le nombre de donnees
|
---|
902 | //--
|
---|
903 | //++
|
---|
904 | // inline int NDataGood() const
|
---|
905 | // Retourne le nombre de bonnes donnees (utilisees pour le fit)
|
---|
906 | //--
|
---|
907 | //++
|
---|
908 | // inline int NDataAlloc() const
|
---|
909 | // Retourne la place maximale allouee pour les donnees
|
---|
910 | //--
|
---|
911 | //++
|
---|
912 | // inline unsigned short int IsValid(int i) const
|
---|
913 | // Retourne 1 si point valide, sinon 0
|
---|
914 | //--
|
---|
915 | //++
|
---|
916 | // inline bool HasXErrors()
|
---|
917 | // Retourne ``true'' si il y a des erreurs sur les variables
|
---|
918 | // d'abscisse, ``false'' sinon.
|
---|
919 | //--
|
---|
920 | //++
|
---|
921 | // inline double X1(int i) const
|
---|
922 | // Retourne l'abscisse pour 1 dimension (y=f(x)) donnee I
|
---|
923 | //--
|
---|
924 | //++
|
---|
925 | // inline double X(int i) const
|
---|
926 | // Retourne la 1er abscisse (X) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
927 | //--
|
---|
928 | //++
|
---|
929 | // inline double Y(int i) const
|
---|
930 | // Retourne la 2sd abscisse (Y) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
931 | //--
|
---|
932 | //++
|
---|
933 | // inline double Z(int i) const
|
---|
934 | // Retourne la 3ieme abscisse (Z) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
935 | //--
|
---|
936 | //++
|
---|
937 | // inline double Absc(int j,int i) const
|
---|
938 | // Retourne la Jieme abscisse (Xj) pour (v=f(x0,x1,x2,...)) donnee I
|
---|
939 | //--
|
---|
940 | //++
|
---|
941 | // inline double Val(int i) const
|
---|
942 | // Retourne la valeur de la Ieme donnee
|
---|
943 | //--
|
---|
944 | //++
|
---|
945 | // inline double EX1(int i) const
|
---|
946 | // Retourne l'erreur (dx) sur l'abscisse pour 1 dimension (y=f(x)) donnee I
|
---|
947 | //--
|
---|
948 | //++
|
---|
949 | // inline double EX(int i) const
|
---|
950 | // Retourne l'erreur (dx) sur la 1er abscisse (X) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
951 | //--
|
---|
952 | //++
|
---|
953 | // inline double EY(int i) const
|
---|
954 | // Retourne l'erreur (dy) sur la 2sd abscisse (Y) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
955 | //--
|
---|
956 | //++
|
---|
957 | // inline double EZ(int i) const
|
---|
958 | // Retourne l'erreur (dz) sur la 3ieme abscisse (Z) pour (v=f(x,y,z,...)) donnee I
|
---|
959 | //--
|
---|
960 | //++
|
---|
961 | // inline double EAbsc(int j,int i) const
|
---|
962 | // Retourne l'erreur (dxj) sur la Jieme abscisse (Xj) pour (v=f(x0,x1,x2,...)) donnee I
|
---|
963 | //--
|
---|
964 | //++
|
---|
965 | // inline double EVal(int i) const {return mErr[i];}
|
---|
966 | // Retourne l'erreur de la Ieme donnee
|
---|
967 | //--
|
---|
968 |
|
---|
969 |
|
---|
970 | //////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
971 | // ------- Implementation de l interface NTuple ---------
|
---|
972 |
|
---|
973 | uint_4 GeneralFitData::NbLines() const
|
---|
974 | {
|
---|
975 | return(NData());
|
---|
976 | }
|
---|
977 |
|
---|
978 | //++
|
---|
979 | uint_4 GeneralFitData::NbColumns() const
|
---|
980 | //
|
---|
981 | // Retourne le nombre de colonnes du ntuple equivalent:
|
---|
982 | //| Exemple: on a une fonction sur un espace a 4 dimensions:
|
---|
983 | //| "x0,x1,x2,x3 , ex0,ex1,ex2,ex3 , y, ey , ok"
|
---|
984 | //| 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
|
---|
985 | //| | | | | | | |
|
---|
986 | //| 0 nv-1 nv 2*nv-1 2*nv 2*nv+1 2*nv+2
|
---|
987 | //| soit 2*nvar+3 variables/colonnes.
|
---|
988 | //--
|
---|
989 | {
|
---|
990 | return(2*NVar()+3);
|
---|
991 | }
|
---|
992 |
|
---|
993 | r_8 * GeneralFitData::GetLineD(int n) const
|
---|
994 | {
|
---|
995 | return(GetVec(n,NULL));
|
---|
996 | }
|
---|
997 |
|
---|
998 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, int k) const
|
---|
999 | {
|
---|
1000 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return 0.;
|
---|
1001 | r_8 * val = GetVec(n,NULL);
|
---|
1002 | return val[k];
|
---|
1003 | }
|
---|
1004 |
|
---|
1005 | r_8 GeneralFitData::GetCell(int n, string const & nom) const
|
---|
1006 | {
|
---|
1007 | int k = ColumnIndex(nom);
|
---|
1008 | return(GetCell(n,k));
|
---|
1009 | }
|
---|
1010 |
|
---|
1011 | //++
|
---|
1012 | void GeneralFitData::GetMinMax(int k, double& min, double& max) const
|
---|
1013 | //
|
---|
1014 | // Retourne le minimum et le maximum de la variable `k'.
|
---|
1015 | //--
|
---|
1016 | {
|
---|
1017 | int var;
|
---|
1018 | if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return;
|
---|
1019 | else if(k<NVar()) var = 10*k+2; // Variable Xi
|
---|
1020 | else if(k<2*NVar()) var = 10*(k-NVar())+3; // Variable EXi
|
---|
1021 | else if(k==2*NVar()) var = 0; // Variable Y
|
---|
1022 | else if(k==2*NVar()+1) var = 1; // Variable EY
|
---|
1023 | else {min=0.; max=1.; return;} // Variable Ok
|
---|
1024 | GetMnMx(var,min,max);
|
---|
1025 | return;
|
---|
1026 | }
|
---|
1027 |
|
---|
1028 | void GeneralFitData::GetMinMax(string const & nom, double& min, double& max) const
|
---|
1029 | {
|
---|
1030 | int k = ColumnIndex(nom);
|
---|
1031 | GetMinMax(k,min,max);
|
---|
1032 | }
|
---|
1033 |
|
---|
1034 | int GeneralFitData::ColumnIndex(string const & nom) const
|
---|
1035 | {
|
---|
1036 | char str[64]; int k = -1;
|
---|
1037 | strcpy(str,nom.c_str()); strip(str,'L',' ');
|
---|
1038 | if(str[0]=='y') return 2*NVar();
|
---|
1039 | if(str[0]=='o') return 2*NVar()+2;
|
---|
1040 | if(str[0]=='x') {sscanf(str,"x%d",&k); return k;}
|
---|
1041 | if(str[0]=='e')
|
---|
1042 | if(str[1]=='y') return 2*NVar()+1;
|
---|
1043 | else if(str[1]=='x') {sscanf(str,"ex%d",&k); return NVar()+k;}
|
---|
1044 | return -1;
|
---|
1045 | }
|
---|
1046 |
|
---|
1047 | string GeneralFitData::ColumnName(int k) const
|
---|
1048 | {
|
---|
1049 | if(k==2*NVar()) return string("y");
|
---|
1050 | else if(k==2*NVar()+1) return string("ey");
|
---|
1051 | else if(k==2*NVar()+2) return string("ok");
|
---|
1052 | else if(k<0 || k>=2*NVar()+3) return string("");
|
---|
1053 |
|
---|
1054 | char str[64] = "";
|
---|
1055 | if(k<NVar()) sprintf(str,"x%d",k);
|
---|
1056 | else if(k<2*NVar()) sprintf(str,"ex%d",k-NVar());
|
---|
1057 | return string(str);
|
---|
1058 | }
|
---|
1059 |
|
---|
1060 | //++
|
---|
1061 | string GeneralFitData::VarList_C(const char* nomx) const
|
---|
1062 | //
|
---|
1063 | // Retourne une chaine de caracteres avec la declaration des noms de
|
---|
1064 | // variables. si "nomx!=NULL" , des instructions d'affectation
|
---|
1065 | // a partir d'un tableau "nomx[i]" sont ajoutees.
|
---|
1066 | //--
|
---|
1067 | {
|
---|
1068 | char buff[256];
|
---|
1069 | string rets;
|
---|
1070 | int i;
|
---|
1071 | rets = "\ndouble";
|
---|
1072 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
1073 | sprintf(buff," x%d, ex%d",i,i);
|
---|
1074 | rets += buff;
|
---|
1075 | if(i!=mNVar-1) rets += ","; else rets += ";\n";
|
---|
1076 | }
|
---|
1077 | sprintf(buff,"\ndouble y, ey, ok;\n");
|
---|
1078 | rets += buff;
|
---|
1079 | if (nomx) {
|
---|
1080 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
1081 | sprintf(buff,"x%d=%s[%d];\n", i, nomx, i);
|
---|
1082 | rets += buff;
|
---|
1083 | }
|
---|
1084 | for(i=0; i<mNVar; i++) {
|
---|
1085 | sprintf(buff,"ex%d=%s[%d];\n", i, nomx, mNVar+i);
|
---|
1086 | rets += buff;
|
---|
1087 | }
|
---|
1088 | }
|
---|
1089 | sprintf(buff,"y=%s[%d];\ney=%s[%d];\nok=%s[%d];\n"
|
---|
1090 | ,nomx,2*mNVar,nomx,2*mNVar+1,nomx,2*mNVar+2);
|
---|
1091 | rets += buff;
|
---|
1092 |
|
---|
1093 | return(rets);
|
---|
1094 | }
|
---|
1095 |
|
---|
1096 | ///////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
1097 | // --------------------------------------------------------
|
---|
1098 | // Les objets delegues pour la gestion de persistance
|
---|
1099 | // --------------------------------------------------------
|
---|
1100 | ///////////////////////////////////////////////////////////
|
---|
1101 |
|
---|
1102 |
|
---|
1103 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::ReadSelf(PInPersist& is)
|
---|
1104 | {
|
---|
1105 | char strg[256];
|
---|
1106 |
|
---|
1107 | if(dobj==NULL) dobj=new GeneralFitData;
|
---|
1108 | else dobj->Delete();
|
---|
1109 |
|
---|
1110 | // Lecture entete
|
---|
1111 | is.GetLine(strg, 255);
|
---|
1112 |
|
---|
1113 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
1114 | int_4 nvar,ndatalloc,ndata,ndatagood;
|
---|
1115 | is.Get(nvar);
|
---|
1116 | is.Get(ndatalloc);
|
---|
1117 | is.Get(ndata);
|
---|
1118 | is.Get(ndatagood);
|
---|
1119 | is.Get(dobj->mOk_EXP);
|
---|
1120 | if(nvar<=0 || ndatalloc<=0 || ndata<=0 || ndatagood<0 || ndatalloc<ndata) return;
|
---|
1121 |
|
---|
1122 | // Allocation de la place (attention Alloc efface mNData,mNDataGood);
|
---|
1123 | dobj->Alloc(nvar,ndatalloc,-1);
|
---|
1124 | dobj->mNData = ndata;
|
---|
1125 | dobj->mNDataGood = ndatagood;
|
---|
1126 |
|
---|
1127 | // Lecture des datas
|
---|
1128 | is.GetLine(strg, 255);
|
---|
1129 | int blen = dobj->mNVar + 3;
|
---|
1130 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
|
---|
1131 | double *buff = new double[blen];
|
---|
1132 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
|
---|
1133 | is.Get(buff, blen);
|
---|
1134 | int ip = i*dobj->mNVar;
|
---|
1135 | {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) dobj->mXP[ip+j] = buff[j];}
|
---|
1136 | dobj->mF[i] = buff[dobj->mNVar];
|
---|
1137 | dobj->mErr[i] = buff[dobj->mNVar+1];
|
---|
1138 | dobj->mOK[i] = (uint_2)(buff[dobj->mNVar+2]+0.01);
|
---|
1139 | if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++)
|
---|
1140 | dobj->mErrXP[ip+j] = buff[dobj->mNVar+3+j];}
|
---|
1141 | }
|
---|
1142 | delete [] buff;
|
---|
1143 |
|
---|
1144 | return;
|
---|
1145 | }
|
---|
1146 |
|
---|
1147 | void ObjFileIO<GeneralFitData>::WriteSelf(POutPersist& os) const
|
---|
1148 | {
|
---|
1149 | if (dobj == NULL) return;
|
---|
1150 | char strg[256];
|
---|
1151 |
|
---|
1152 | // Ecriture entete pour identifier facilement
|
---|
1153 | sprintf(strg,"GeneralFitData: NVar=%d NDataAlloc=%d NData=%d NDataGood=%d Ok_EXP=%d"
|
---|
1154 | ,dobj->mNVar,dobj->mNDataAlloc,dobj->mNData,dobj->mNDataGood,dobj->mOk_EXP);
|
---|
1155 | os.PutLine(strg);
|
---|
1156 |
|
---|
1157 | // Ecriture des valeurs de definitions
|
---|
1158 | os.Put(dobj->mNVar);
|
---|
1159 | os.Put(dobj->mNDataAlloc);
|
---|
1160 | os.Put(dobj->mNData);
|
---|
1161 | os.Put(dobj->mNDataGood);
|
---|
1162 | os.Put(dobj->mOk_EXP);
|
---|
1163 | if(dobj->mNVar<=0 || dobj->mNDataAlloc<=0 || dobj->mNData<=0 || dobj->mNDataGood<0) return;
|
---|
1164 |
|
---|
1165 | // Ecriture des datas (on n'ecrit que mNData / mNDataAlloc)
|
---|
1166 | sprintf(strg
|
---|
1167 | ,"GeneralFitData: Abscisses, Ordonnee, Erreur Ordonnee, Flag, Erreur Abscisses");
|
---|
1168 | os.PutLine(strg);
|
---|
1169 |
|
---|
1170 | int blen = dobj->mNVar + 3;
|
---|
1171 | if(dobj->mOk_EXP) blen += dobj->mNVar;
|
---|
1172 | double *buff = new double[blen];
|
---|
1173 | for(int i=0;i<dobj->mNData;i++) {
|
---|
1174 | {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[j] = dobj->Absc(j,i);}
|
---|
1175 | buff[dobj->mNVar] = dobj->Val(i);
|
---|
1176 | buff[dobj->mNVar+1] = dobj->EVal(i);
|
---|
1177 | buff[dobj->mNVar+2] = (double) dobj->IsValid(i);
|
---|
1178 | if(dobj->mOk_EXP) {for(int j=0;j<dobj->mNVar;j++) buff[dobj->mNVar+3+j] = dobj->EAbsc(j,i);}
|
---|
1179 | os.Put(buff, blen);
|
---|
1180 | }
|
---|
1181 | delete [] buff;
|
---|
1182 |
|
---|
1183 | return;
|
---|
1184 | }
|
---|
1185 |
|
---|
1186 |
|
---|
1187 | #ifdef __CXX_PRAGMA_TEMPLATES__
|
---|
1188 | #pragma define_template ObjFileIO<GeneralFitData>
|
---|
1189 | #endif
|
---|
1190 |
|
---|
1191 | #if defined(ANSI_TEMPLATES) || defined(GNU_TEMPLATES)
|
---|
1192 | template class ObjFileIO<GeneralFitData>;
|
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1193 | #endif
|
---|