Program do exportowania danych z charakterystyk

[TooL46_2]

Czolem,

Jako, ze jestem len i nie lubie recznie sie bawic w exportowanie danych z charakterystyk, napisalem sobie maly program do 'extrahowania' tychze. Program dziala sobie w Pythonie. Po krotce:

1. Ladujemy sobie charakterystyke (JPEG lub PNG).

1_load.png

2. Ustalamy 'rozdzielczosc' osi napiecia oraz pradu.
2a. Klikamy 'Annotate axes'.

2_a_annotate.png

2b. Rysujemy linie z punktu 0 do konca osi lub jakiegos punktu charakterystycznego na tejze (np. 3ma w przypadku 12AX7). W okienku ustalamy punkty: poczatkowy oraz koncowy. Po zaakceptowaniu tychze punktow -- na wykresie pojawia sie oznaczenia dla zweryfikowania, czy wszystko zostalo opisane jak nalezy.

2_b_annotate.png

Powtarzamy dla drugiej osi.

3a. Nastepnie, dla kazdej z linii na charakterystyce, zaczynamy z punktu '0' i malymi odcinkami rysujemy sobie linie ktora jak najblizej sie pokrywa z krzywa. Algorytm ponizej wykrywa najblizsze linie wiec tutaj nie musimy byc super dokladni ale im blizej linii -- tym mniej potencjalnych bledow algorytm moze wykonac...

3_a_line.png

3b. Opisujemy sobie linie nadajac jej nazwe.

3_b_line.png

3c. Kiedy juz opiszemy linie -- wyestymowana linia jest wrysowana w wykres w kolorze niebieskim co bysmy wiedzieli, ktore linie juz opisalismy.

3_c_line.png

Procedure powtarzamy dla pozostalych linii.

4. Nastepnie, zanim zapiszemy dane, musimy nazwac nasza lampke i zdefiniowac rozdzielczosc dla napiecia. Po kliknieciu na 'Save Annotations' mozemy sobie wybrac folder w ktorym dane zostana zapisane; raz wybrany folder bedzie zapamietany dla calej sesji uzywania programu. Program eksportuje dwa pliki CSV: jeden z charakterystykami dla zdefiniowanej rozdzielczosci (w ponizszym przykladzie -- kazdy punkt bedzie wielokrotnoscia 10V) oraz 'high-res', gdzie kazdy pixel wraz z napieciem / pradem jest opisany.

4_a_save.png

4_b_save.png

Ostatecznie, pliki CSV mozna sobie wrzucic do Excela, stworzyc tabele przestawna (pivot table) i wyrysowac wykres. W nastepnym odcinku planuje dodac automatyczne generowanie modeli Spice.

5_chart.png

Niebawem bede troche podrozowal ale planuje opublikowac ten programik na Githubie wraz z opcja sciagniecia programu wykonywalnego dla Windows, Linux, oraz MacOSX; musze tylko kod troche posprzatac i znalezc chwile, by ustawic CI/CD pipeline na githubie.

Jakbyscie znalezli jakies wieksze 'byki' to: comment below

[Einherjer]

Jak to robisz w Pythonie, to po co Ci Excel do wykresów? Matplotlib zrobi to ładniej

[TooL46_2]

Ja robie w Pythonie ale nie kazdy tak chce lub lubi

[Einherjer]

Jakby wykresy się "same zrobiły" to wielu myślę by lubiło

[TooL46_2]

Alez oczywiscie mozna dodac Zerkam na razie na CI / CD w Github actions zeby zbudowac binarki na wszystkie platformy najpierw. Potem bedziemy dodawac wiecej.

Jesli wiecej osob bedzie 'lubilo' to prosze o kolejne propozycje i pomalu bedziemy dodawac dodatkowe funkcjonalnosci.

[Einherjer]

Jak upublicznisz projekt na githubie to spróbuję coś od siebie dorzucić w wolnej chwili.

[TooL46_2]

Jak najbardziej! Kod jest tutaj: https://github.com/drabastomek/vacu_graph. Troche mi zeszlo, by przekonac pyinstaller do poprawnego pakowania wielo-zrodlowej aplikacji, ale w koncu sie dalo.

By zbudowac, z glownego folderu:

Kod: Zaznacz cały

pyinstaller --onefile --windowed --name vacu_graph --paths=. vacu_graph/app.py 

Zbudowana aplikacja bedzie w folderze dist.