Flutter信号处理插件smart_signal_processing的使用

Smart Signal Processing

这个插件能为你做什么？

该插件提供了信号处理中常用的函数：

• 计算均值、方差和标准差。
• 对数组应用窗口函数（窗函数），例如指数或高斯形状。
• 对数组应用快速傅里叶变换（FFT）。
• 计算复数数组的功率或幅值。
• 对复数数组进行相位旋转（在复平面上旋转）。

示例

你可以直接通过以下链接运行示例代码：

• 在线运行示例

或者下载插件并在浏览器中运行以下文件：

example/example.html

插件的主要API功能

该插件包含以下主要类：

• Sigma：用于计算统计量。
• BaseLine：用于基线校正。
• WinFunc：用于窗口函数。
• FFT：用于快速傅里叶变换。
• Phase：用于计算相位。

示例代码片段

// 应用指数衰减
WinFunc.expMult(array, decayFactor, false, "0");

// 计算傅里叶变换
FFT.transform(reals, imags);

// 计算幅值
Phase.magnitude(reals, imags, true);

// 计算特定区域的方差
Sigma.variance(array, ixstart, ixend);

完整示例代码

以下是一个完整的示例代码，展示如何使用 smart_signal_processing 插件来生成一个衰减的余弦波，并对其进行傅里叶变换。

// Copyright (c) 2019, Dr. Bruno Guigas. All rights reserved. Use of this source
// code is governed by a BSD-style license that can be found in the LICENSE file.
import 'dart:html';
import 'dart:typed_data';
import 'dart:convert';
import 'dart:math' as math;

import 'package:smart_arrays_plot_polyline/smart_arrays_plot_polyline.dart';
import 'package:smart_arrays_sample_data/smart_arrays_sample_data.dart';
import 'package:smart_signal_processing/smart_signal_processing.dart';

/// Signal processing example:
/// - Computes NPERIODS periods of a cosine shape with NPOINTS data points.
/// - Applies an exponential function, resulting in a decaying oscillation.
/// - Applies a real Fourier transform, resulting in a complex-valued line shape
///   whose real part is an absorption mode Lorentzian, and whose imaginary
///   part is a dispersion mode Lorentzian. The real part's maximum is at the
///   index defined by the number of cosine periods (NPERIODS).
/// - Plots the real and imaginary parts and the cosine in the browser.
main() {
  // 生成一个余弦波
  Sine1D sine1d = Sine1D(NPOINTS, 100.0, math.pi / 2, NPERIODS, 0.0, 0.0);
  Float64List reals = sine1d.array;
  Float64List imags = Float64List(reals.length); // 原始为零

  // 使余弦波呈指数衰减
  double decayFactor = -3.0 / (reals.length - 1);
  WinFunc.expMult(reals, decayFactor, false, "0");
  Float64List decayingCosine = Float64List.fromList(reals); // 保存以供绘图

  // 在原地进行傅里叶变换：初始时 [imags] 全为零。变换后，
  // [reals] 包含吸收模式的洛伦兹线型，[imags] 包含分散模式的洛伦兹线型。
  FFT.transform(reals, imags);

  // 绘制结果：由于FFT的对称性，只绘制前半部分。
  // 第二部分包含相同的信息（对应于“负频率”）。为了使x轴适用于所有三条曲线，
  // 只绘制余弦波的一半。
  plotArrays([
    reals.sublist(0, reals.length ~/ 2), // 实部
    imags.sublist(0, imags.length ~/ 2), // 虚部
    decayingCosine.sublist(0, decayingCosine.length ~/ 2), // 衰减的余弦波
  ]);
}

final int NPOINTS = 512, NPERIODS = 50;

/// 显示由 [main] 计算的数组 [arrays]，使用包 'smart_arrays_plot_polyline' 在浏览器中绘制。
void plotArrays(List<Float64List> arrays) {
  // 获取来自 'example.html' 的 div 容器
  DivElement appDiv = (querySelector("#app_div") as DivElement);
  DivElement plotDiv = (querySelector("#plot_div") as DivElement);

  // 设置绘图区域大小
  plotDiv.style
    ..width = "${appDiv.clientWidth}px"
    ..height = "${appDiv.clientHeight}px";

  // 设置折线图属性
  List<Map<PyA, String>> plotAttr = [
    {PyA.YPOSITION_ZERO: "0.6"}, // 实部位置
    {PyA.YPOSITION_ZERO: "0.6"}, // 虚部位置
    {PyA.YPOSITION_ZERO: "0.895", PyA.YSCALE: "5"} // 缩放并下移余弦波
  ];

  // 设置x轴标签
  Map<AxA, String> xaxisAttr = {
    AxA.PHYS_X_START: "0",
    AxA.PHYS_X_WIDTH: "${arrays[0].length}", // 来自实部
    AxA.LEGENDTEXT: "Number of points"
  };

  // 设置y轴标签
  Map<AxA, String> yaxisAttr = {AxA.LEGENDTEXT: "Relative units"};

  // 设置图例文本和位置
  Map<LegA, String> legendAttr = {
    LegA.TOP_TITLE:
        "Fourier Transform of a decaying cosine with $NPERIODS periods",
    LegA.SUB_TITLES: json.encode([
      "Real part after transform",
      "Imaginary part after transform",
      "Decaying cosine (first half, vertically expanded and shifted down)"
    ]),
    LegA.X: "45",
    LegA.Y: "15"
  };

  // 将数组绘制到 [plotDiv]
  SimplePlot(arrays, plotDiv, plotAttr, xaxisAttr, yaxisAttr, legendAttr, null);
}