hooke/plugin/procplots.py

   1 '''
   2 PROCPLOTS
   3 Processed plots plugin for force curves.
   4
   5 Licensed under the GNU GPL version 2
   6 '''
   7 from ..libhooke import WX_GOOD
   8 import wxversion
   9 wxversion.select(WX_GOOD)
  10
  11 import wx
  12 import numpy as np
  13 import scipy as sp
  14 import scipy.signal
  15 import copy
  16
  17 from .. import libhookecurve as lhc
  18
  19
  20 class procplotsCommands(object):
  21
  22     def _plug_init(self):
  23         pass
  24
  25     def do_derivplot(self,args):
  26         '''
  27         DERIVPLOT
  28         (procplots.py plugin)
  29         Plots the derivate (actually, the discrete differentiation) of the current force curve
  30         ---------
  31         Syntax: derivplot
  32         '''
  33         dplot=self.derivplot_curves()
  34         plot_graph=self.list_of_events['plot_graph']
  35         wx.PostEvent(self.frame,plot_graph(plots=[dplot]))
  36
  37     def derivplot_curves(self):
  38         '''
  39         do_derivplot helper function
  40
  41         create derivate plot curves for force curves.
  42         '''
  43         dplot=lhc.PlotObject()
  44         dplot.vectors=[]
  45
  46         for vector in self.plots[0].vectors:
  47             dplot.vectors.append([])
  48             dplot.vectors[-1].append(vector[0][:-1])
  49             dplot.vectors[-1].append(np.diff(vector[1]))
  50
  51         dplot.destination=1
  52         dplot.units=self.plots[0].units
  53
  54         return dplot
  55
  56     def do_subtplot(self,args):
  57         '''
  58         SUBTPLOT
  59         (procplots.py plugin)
  60         Plots the difference between ret and ext current curve
  61         -------
  62         Syntax: subtplot
  63         '''
  64         #FIXME: sub_filter and sub_order must be args
  65
  66         if len(self.plots[0].vectors) != 2:
  67             print 'This command only works on a curve with two different plots.'
  68             pass
  69
  70         outplot=self.subtract_curves(sub_order=1)
  71
  72         plot_graph=self.list_of_events['plot_graph']
  73         wx.PostEvent(self.frame,plot_graph(plots=[outplot]))
  74
  75     def subtract_curves(self, sub_order):
  76         '''
  77         subtracts the extension from the retraction
  78         '''
  79         xext=self.plots[0].vectors[0][0]
  80         yext=self.plots[0].vectors[0][1]
  81         xret=self.plots[0].vectors[1][0]
  82         yret=self.plots[0].vectors[1][1]
  83
  84         #we want the same number of points
  85         maxpoints_tot=min(len(xext),len(xret))
  86         xext=xext[0:maxpoints_tot]
  87         yext=yext[0:maxpoints_tot]
  88         xret=xret[0:maxpoints_tot]
  89         yret=yret[0:maxpoints_tot]
  90
  91         if sub_order:
  92             ydiff=[yretval-yextval for yretval,yextval in zip(yret,yext)]
  93         else: #reverse subtraction (not sure it's useful, but...)
  94             ydiff=[yextval-yretval for yextval,yretval in zip(yext,yret)]
  95
  96         outplot=copy.deepcopy(self.plots[0])
  97         outplot.vectors[0][0], outplot.vectors[1][0] = xext,xret #FIXME: if I use xret, it is not correct!
  98         outplot.vectors[1][1]=ydiff
  99         outplot.vectors[0][1]=[0 for item in outplot.vectors[1][0]]
 100
 101         return outplot
 102
 103
 104 #-----PLOT MANIPULATORS
 105     def plotmanip_median(self, plot, current, customvalue=None):
 106         '''
 107         does the median of the y values of a plot
 108         '''
 109         if customvalue:
 110             median_filter=customvalue
 111         else:
 112             median_filter=self.config['medfilt']
 113
 114         if median_filter==0:
 115             return plot
 116
 117         if float(median_filter)/2 == int(median_filter)/2:
 118             median_filter+=1
 119
 120         nplots=len(plot.vectors)
 121         c=0
 122         while c<nplots:
 123             plot.vectors[c][1]=scipy.signal.medfilt(plot.vectors[c][1],median_filter)
 124             c+=1
 125
 126         return plot
 127
 128
 129     def plotmanip_correct(self, plot, current, customvalue=None):
 130         '''
 131         does the correction for the deflection for a force spectroscopy curve.
 132         Assumes that:
 133         - the current plot has a deflection() method that returns a vector of values
 134         - the deflection() vector is as long as the X of extension + the X of retraction
 135         - plot.vectors[0][0] is the X of extension curve
 136         - plot.vectors[1][0] is the X of retraction curve
 137
 138         FIXME: both this method and the picoforce driver have to be updated, deflection() must return
 139         a more senseful data structure!
 140         '''
 141         #use only for force spectroscopy experiments!
 142         if current.curve.experiment != 'smfs':
 143             return plot
 144
 145         if customvalue != None:
 146             execute_me=customvalue
 147         else:
 148             execute_me=self.config['correct']
 149         if not execute_me:
 150             return plot
 151
 152         defl_ext,defl_ret=current.curve.deflection()
 153         #halflen=len(deflall)/2
 154
 155         plot.vectors[0][0]=[(zpoint-deflpoint) for zpoint,deflpoint in zip(plot.vectors[0][0],defl_ext)]
 156         plot.vectors[1][0]=[(zpoint-deflpoint) for zpoint,deflpoint in zip(plot.vectors[1][0],defl_ret)]
 157
 158         return plot
 159
 160
 161     def plotmanip_centerzero(self, plot, current, customvalue=None):
 162         '''
 163         Centers the force curve so the median (the free level) corresponds to 0 N
 164         Assumes that:
 165         - plot.vectors[0][1] is the Y of extension curve
 166         - plot.vectors[1][1] is the Y of retraction curve
 167
 168
 169         '''
 170         #use only for force spectroscopy experiments!
 171         if current.curve.experiment != 'smfs':
 172             return plot
 173
 174         if customvalue != None:
 175             execute_me=customvalue
 176         else:
 177             execute_me=self.config['centerzero']
 178         if not execute_me:
 179             return plot
 180
 181
 182
 183         #levelapp=float(np.median(plot.vectors[0][1]))
 184         levelret=float(np.median(plot.vectors[1][1][-300:-1]))
 185
 186         level=levelret
 187
 188         approach=[i-level for i in plot.vectors[0][1]]
 189         retract=[i-level for i in plot.vectors[1][1]]
 190
 191         plot.vectors[0][1]=approach
 192         plot.vectors[1][1]=retract
 193         return plot
 194
 195     '''
 196     def plotmanip_detriggerize(self, plot, current, customvalue=None):
 197         #DEPRECATED
 198         if self.config['detrigger']==0:
 199             return plot
 200
 201         cutindex=2
 202         startvalue=plot.vectors[0][0][0]
 203
 204         for index in range(len(plot.vectors[0][0])-1,2,-2):
 205            if plot.vectors[0][0][index]>startvalue:
 206                 cutindex=index
 207            else:
 208                 break
 209
 210         plot.vectors[0][0]=plot.vectors[0][0][:cutindex]
 211         plot.vectors[0][1]=plot.vectors[0][1][:cutindex]
 212
 213         return plot
 214     '''
 215
 216
 217
 218 #FFT---------------------------
 219     def fft_plot(self, vector):
 220         '''
 221         calculates the fast Fourier transform for the selected vector in the plot
 222         '''
 223         fftplot=lhc.PlotObject()
 224         fftplot.vectors=[[]]
 225
 226         fftlen=len(vector)/2 #need just 1/2 of length
 227         fftplot.vectors[-1].append(np.arange(1,fftlen).tolist())
 228
 229         try:
 230             fftplot.vectors[-1].append(abs(np.fft(vector)[1:fftlen]).tolist())
 231         except TypeError: #we take care of newer NumPy (1.0.x)
 232             fftplot.vectors[-1].append(abs(np.fft.fft(vector)[1:fftlen]).tolist())
 233
 234
 235         fftplot.destination=1
 236
 237
 238         return fftplot
 239
 240
 241     def do_fft(self,args):
 242         '''
 243         FFT
 244         (procplots.py plugin)
 245         Plots the fast Fourier transform of the selected plot
 246         ---
 247         Syntax: fft [top,bottom] [select] [0,1...]
 248
 249         By default, fft performs the Fourier transform on all the 0-th data set on the
 250         top plot.
 251
 252         [top,bottom]: which plot is the data set to fft (default: top)
 253         [select]: you pick up two points on the plot and fft only the segment between
 254         [0,1,...]: which data set on the selected plot you want to fft (default: 0)
 255         '''
 256
 257         #args parsing
 258         #whatplot = plot to fft
 259         #whatset = set to fft in the plot
 260         select=('select' in args)
 261         if 'top' in args:
 262             whatplot=0
 263         elif 'bottom' in args:
 264             whatplot=1
 265         else:
 266             whatplot=0
 267         whatset=0
 268         for arg in args:
 269             try:
 270                 whatset=int(arg)
 271             except ValueError:
 272                 pass
 273
 274         if select:
 275             points=self._measure_N_points(N=2, whatset=whatset)
 276             boundaries=[points[0].index, points[1].index]
 277             boundaries.sort()
 278             y_to_fft=self.plots[whatplot].vectors[whatset][1][boundaries[0]:boundaries[1]] #y
 279         else:
 280             y_to_fft=self.plots[whatplot].vectors[whatset][1] #y
 281
 282         fftplot=self.fft_plot(y_to_fft)
 283         fftplot.units=['frequency', 'power']
 284         plot_graph=self.list_of_events['plot_graph']
 285         wx.PostEvent(self.frame,plot_graph(plots=[fftplot]))