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import math
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import struct
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#"C:\Users\quent\OneDrive\Bureau\ENSC\TransD\Framboisier\02400001.TXT"
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#! /usr/bin/env python3
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# -*- coding: UTF-8 -*-
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AllRes = [[],[],[],[],[],[],[],[]]
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for i in range(31,34): #choix des fichiers ouvert (utilisation d'un chemin relatif)
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compteur = 0
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if i < 10: #suivant si le fichier fini par un nombre inférieur ou supérieur à 10 on complète notre lien soit par "0"+i soit par i
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complement_link = "0" + str(i)
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else:
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complement_link = str(i)
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link = "Framboisier/024000" + complement_link +".TXT"
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f = open(link , "rb")#ouvertuture du fichier txt traiter
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while True:
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# Lecture 26 octets dans le fichier
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record = f.read(26)
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if len(record) != 26:
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break;
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#compteur += 1
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# Test si on est sur la ligne de #####...
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if record[:18] == b'#################\n':
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# Lit le complement et reconstitue l'enregistrement
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complement = f.read(18)
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record = record[18:] + complement
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# Ajoute un octet null tous les 3 octets a partir du 2ème caractère jusqu'à l'avant dernier
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record_4x8_octets = bytearray()
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i=1;
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while i<25:
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record_4x8_octets.append(record[i])
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if i % 3 == 0:
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record_4x8_octets.append(0) # Tous les 3 octets, on en ajoute un null
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i += 1
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# Converti l'enregistrement (tableau de bytes) en 8 entiers signés
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resultat_fois256 = struct.unpack('>iiiiiiii', record_4x8_octets)
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# Divise les résultats par 256 pour recadrer les 3 octets à gauche en conservant le signe
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resultat = []
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for i in range(len(resultat_fois256)):
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res = resultat_fois256[i] // 256 * 20
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AllRes[i].append(res)
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#a la fin de chaque fichier de mesure en trouve une série de 19 zéros écrit par le capteur
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for i in range(19): #cette boucle permet de retirer les 19 zéros du signal
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for j in range(8):
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AllRes[j].pop()
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f.close()#fermeturedu fichier txt
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fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) #Création de la figure à 2 plots
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Fe = 250000 #Fréquence d'échantillonage
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tstep = 1 / Fe #Time spacing
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y = AllRes[0][:] #Signal renvoyé par le premier capteur
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N = len(y) #nb de points
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t = np.linspace(0, (N-1) * tstep, N) #Tableau des temps
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#Légende du plot 1
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ax1.set_ylabel('Tension (nV)')
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ax1.set_xlabel('Time (s)')
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ax1.set_title("Tension renvoyée par le capteur 1 en fonction du temps")
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#Légende du plot 2
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ax2.set_xlabel('Fréquence (Hz)')
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ax2.set_ylabel('Amplitude')
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ax2.set_title("Spectre des fréquences du signal renvoyé par le capteur 1")
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#calcul de la FFT
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sp = np.fft.fft(y,Fe)
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f = np.fft.fftfreq(Fe,tstep) #axe des abscisses: fréquence
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#Définition des courbes des plots
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ax1.plot(t,y)
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ax2.plot(f,abs(sp))
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#Lancement de l'affichage du plot
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plt.show()
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