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この記事の目次

背景・目的

曲線近似のプログラムを作っていく上で、テストは欠かせません。

もちろん、どんなプログラムを作るにしてもテストは必要ですが…

そこで、テスト用のある程度複雑な曲線を作り、その曲線上の点をランダムに抽出して、誤差を与えます。

そして、 Microsoft Word ファイルと csv ファイルにそれぞれ曲線仕様、抽出点仕様および抽出点の座標データを出力するプログラムを作ります。

動作環境

・Windows 7
・winpython 64bit 3.4.4

プログラム

ソースコード


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# 曲線近似（フィッティング）テスト用データの作成プログラム
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#==============================================================================
# ライブラリインポート
#==============================================================================
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import docx
from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH
 
#==============================================================================
# グラフ描画関数
#==============================================================================
def wave_graph(x, y, x1, y1, xmin, xmax, ymin, ymax):
    plt.figure(figsize=(5.5, 3.5))
   
    # 元々の値の出力
    plt.plot(x, y, 'ro', label="original data point")
    plt.plot(x, y, 'r')
   
    # 誤差を含んだ値の出力
    plt.plot(x1, y1, 'bo', label="data point for test")
    plt.plot(x1, y1, 'b')
   
    # グラフのタイトル・目盛設定
    plt.title("wave for test")
    plt.xlim([xmin, xmax])
    plt.ylim([ymin, ymax])
   
    # 凡例の位置設定
    plt.legend(loc='upper right')
   
    # 格子の設定
    plt.grid(which='major', color='black', linestyle='-')
    plt.grid(which='minor', color='black', linestyle='-')
   
    # グラフ出力
    file_name = 'wave for test.jpg'
    plt.savefig(file_name)
   
    # 表示
    plt.show()
   
    return file_name
 
def err_graph(x, y, xmin, xmax, ymin, ymax):
    plt.figure(figsize=(5.5, 3.5))
   
    # 各 x 値における誤差の出力
    plt.bar(x, y, linewidth = 0, width = 0.0007)
    plt.plot(x, y, 'ro', label="error of data point")
    plt.plot(x, y, 'r')
   
    # グラフのタイトル・目盛設定
    plt.title("error of wave for test")
    plt.xlim([xmin, xmax])
    plt.ylim([ymin, ymax])
   
    # 凡例の位置設定
    plt.legend(loc='upper right')
   
    # 誤差の表示
    max_err = max(y)
    min_err = min(y)
    plt.text(xmin+np.abs((xmax-xmin)*0.01), ymin+np.abs((ymax-ymin)*0.07), 'upper error = ' + str(max_err))
    plt.text(xmin+np.abs((xmax-xmin)*0.01), ymin+np.abs((ymax-ymin)*0.01), 'lower error = ' + str(min_err))
   
    # 格子の設定
    plt.grid(which='major', color='black', linestyle='-')
    plt.grid(which='minor', color='black', linestyle='-')
   
    # グラフ出力
    file_name = 'error of wave for test.jpg'
    plt.savefig(file_name)
   
    # 表示
    plt.show()
   
    return file_name
 
#==============================================================================
# テスト用データを作成する関数 Wave の実行結果報告書作成関数
#==============================================================================
def DocumentReport(wave_number, data_number, dt, ampl, freq, t, f, img_name_wave, img_name_err):
   
    # add_heading の第２引数
    # 0 : 表題
    # 1 : 見出し1
    # 2 : 見出し2
    # 3 : 見出し3
    # 4 : 見出し4
   
    # Microsoft Word オブジェクト生成
    doc = docx.Document()
   
    # 見出し：表題の追加
    doc.add_heading('曲線近似（フィッティング）向けテスト用データの作成', 0)
   
    # 見出し：見出し1
    doc.add_heading('テスト用データの作成方法', 1)
    doc.add_paragraph('　テスト用データは正弦波の重ね合わせによって作成する。\n')
   
    # 見出し：見出し1
    doc.add_heading('テスト用データの作成仕様', 1)
    doc.add_paragraph('　テスト用データの作成仕様を列挙する。\n')
    doc.add_paragraph('　　合成正弦波数：' + str(wave_number) + '波')
    doc.add_paragraph('　　サンプリング点数：' + str(data_number) + '点')
    doc.add_paragraph('　　サンプリング周期：' + str(dt) + '秒')
    doc.add_paragraph('　　正弦波式： A × sin( 2 × π × f × t )\n')
   
    # 見出し：見出し2
    doc.add_heading('正弦波式', 2)
    doc.add_paragraph('　テスト用データの正弦波の重ね合わせに使用した正弦波式を列挙する。')
    for i in range(len(ampl)):
        doc.add_paragraph('　　' + str(ampl[i]) + ' × sin( 2 × π × ' + str(freq[i]) + ' × t )')
    doc.add_paragraph('')
   
    # 見出し：見出し1
    doc.add_heading('作成結果', 1)
    doc.add_paragraph('　作成したテスト用データを図1に示す。また、付加した誤差を図2に示す。なお、テスト用データのデジタルデータをまとめる。')
   
    doc.add_picture(img_name_wave) # 作成したテスト用データグラフの挿入
    p = doc.add_paragraph('図1　テスト用データ\n')
    p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
   
    doc.add_picture(img_name_err) # 付加した誤差グラフの挿入
    p = doc.add_paragraph('図2　付加した誤差\n')
    p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER
   
    doc.add_page_break() # 改ページ
   
    # 見出し：見出し1
    doc.add_heading('デジタルデータ', 0)
    doc.add_paragraph('time[sec],amplitude')
    for i in range(len(f)):
        doc.add_paragraph(str(t[i]) + ',' + str(f[i]))
   
    # 保存
    doc.save('C:\\Users\\UserName\\Desktop\\wave for test.docx')
 
#==============================================================================
# 作成したテスト用データのデジタルデータを csv 出力する関数
#==============================================================================
def WriteWaveCsv(t, f):
    w = np.stack([t, f])
    np.savetxt('C:\\Users\\UserName\\Desktop\\wave for test.csv', w.T, delimiter=',')
 
#==============================================================================
# テスト用データ作成
#==============================================================================
# 値の準備 =====================================================================
N = 2**5                           # サンプリング数
dt = 0.001                         # サンプリング周期
ampl = np.array([ 1,  1,  2])      # 振幅
freq = np.array([60, 45, 100])     # 周波数
peri_axis = np.arange(0, N*dt, dt) # 周期軸
error = 0.1                        # 誤差係数
for i in range(len(freq)):
    if i==0:
        origin_y = ampl[i] * np.sin(2*np.pi*freq[i]*peri_axis)                       # 入力波形
        y = ampl[i] * np.sin(2*np.pi*freq[i]*peri_axis) + error * np.random.randn(N) # 誤差を与えた入力波形
    else:
        origin_y += ampl[i] * np.sin(2*np.pi*freq[i]*peri_axis)                       # 入力波形
        y += ampl[i] * np.sin(2*np.pi*freq[i]*peri_axis) + error * np.random.randn(N) # 誤差を与えた入力波形
 
# 与えた誤差の計算 ==============================================================
err = (y) - (origin_y)
 
# グラフ出力設定 ================================================================
xmin = min(peri_axis) - (3*dt) # グラフの ｘ 軸の最小値設定
xmax = max(peri_axis) + (3*dt) # グラフの ｘ 軸の最大値設定
ymin = min(y) * 1.5            # グラフの y 軸の最小値設定
ymax = max(y) * 1.5            # グラフの y 軸の最大値設定
x_scale_interval = 1           # x 方向目盛間隔
y_scale_interval = 1           # y 方向目盛間隔
 
max_err = max(err)
min_err = min(err)
ymin_err = min_err * 1.5
ymax_err = max_err * 1.5
 
# グラフ出力 ====================================================================
img_name_wave = wave_graph(peri_axis, origin_y, peri_axis, y, xmin, xmax, ymin, ymax)
img_name_err  = err_graph(peri_axis, err, xmin, xmax, ymin_err, ymax_err)
 
# テスト用データ作成報告書の作成 ===================================================
DocumentReport(len(ampl), N, dt, ampl, freq, peri_axis, y, img_name_wave, img_name_err)
 
# テスト用データの csv 出力 =======================================================
WriteWaveCsv(peri_axis, y)