Fixes suggested by my mom (Lynn Duncan)
[thesis.git] / src / pyafm / stack.tex
index cd544daacf9153cab36f5be21e6468246ba5f0e7..c0be6aa1d536e23e85961ee3c6e0072775815c2c 100644 (file)
@@ -47,17 +47,17 @@ After my experience with C (\cref{sec:ni-daqmx}), I knew I wanted a
 higher level language for the bulk of my experiments.
 \citetalias{comedi} already had \citetalias{beazley96}-generated
 Python bindings, so I set to work creating \pycomedi, an
-object-oriented interface around the SWIG bindings.  The first
-generation \pycomedi\ interface was much easier to use than the raw
-SWIG bindings, especially for simultaneous analog input/output, which
-I needed to monitor cantilever deflection during piezo-sweeping
+object-oriented interface around the \citetalias{swig} bindings.  The
+first generation \pycomedi\ interface was much easier to use than the
+raw SWIG bindings, especially for simultaneous analog input/output,
+which I needed to monitor cantilever deflection during piezo-sweeping
 velocity-clamp pulls.
 
 The SWIG-based interface to Comedi provided a solid base for my
 experiment control stack, but as the stack matured, I started bumping
 up against problems due to both my poor design
 choices\footnote{\citet{brooks95} says ``plan to throw one away,''
-  although I'm more optimistic about the feasibility of long-term
+  although I'm more optimistic about the feasibility of long-term
   maintenance than he is.} and general awkwardness with the thin SWIG
 bindings.  In 2011 I ripped out most of this layer and used
 \citetalias{cython} to bind directly to Comedi's userspace library.
@@ -169,7 +169,7 @@ The deflection data $d(z)$ from
 \ref{item:pypiezo-surface-ramp-approach}, which should clearly show
 the contact kink, is fit to a bilinear model (a linear non-contact
 region and a linear contact region, which meet at the the contact
-kink).  The fitting is carried out my minimizing the residual
+kink).  The fitting is carried out by minimizing the residual
 difference between the approach data and bilinear model with SciPy's
 \imint{python}|leastsq| optimizer, a wrapper around MINPACK's
 \imint{fortran}|lmdif| and \imint{fortran}|lmder|