add new calibration csv and move old calibration data

calibration/20180123/calibration.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+#!/usr/bin/env python3
+import numpy as np
+import csv
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+xcolumn=1 #column with readings
+ycolumn=4 #column with calibration data
+ncoefs=3 #number of coefficients
+
+xvalues=[]
+yvalues=[]
+
+with open('20180123_prototype_calibration.csv', 'r') as csvfile:
+    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
+    firstrow=True
+    for row in csvreader:
+        xvalue=row[xcolumn]
+        yvalue=row[ycolumn]
+        if len(xvalue)>0 and len(yvalue)>0 and not firstrow:
+            xvalue=float(xvalue)
+            yvalue=float(yvalue)
+            if yvalue>12.5:
+                #print(""+str(xvalue)+" - "+str(yvalue))
+                xvalues.append(xvalue)
+                yvalues.append(yvalue)
+        firstrow=False
+
+    coefs=np.polyfit(xvalues,yvalues,ncoefs) #fit polynomial curve
+    print(coefs) #coef 0 is the one with highest polynomial
+
+    xtest=np.arange(max(xvalues)) #x values for test visualization
+    ytest=np.polyval(coefs, xtest) #calculate y values with polynomial function
+    #ytest=[coefs[3]+coefs[2]*pow(x,1)+coefs[1]*pow(x,2)+coefs[0]*pow(x,3) for x in xtest]
+
+    plt.scatter(xvalues,yvalues,s=0.25,c='g') #plot sample data
+    plt.plot(xtest,ytest,c='r') #plot approximated curve
+    plt.xlabel('LDR Value')
+    plt.ylabel('Ev')
+    plt.show()

calibration/20180410/20180410_calibration.csv

@@ -0,0 +1,494 @@
+high;low;Fstop;Shutter;EV
+3860;2452;5.6;0.002;13.936637939
+3849;2361;5.6;0.002;13.936637939
+3817;2217;5.6;0.002;13.936637939
+3785;2164;5.6;0.002;13.936637939
+3798;2273;5.6;0.002;13.936637939
+3829;2384;5.6;0.002;13.936637939
+3848;2442;5.6;0.002;13.936637939
+3858;2463;5.6;0.002;13.936637939
+3853;2387;5.6;0.002;13.936637939
+3825;2242;5.6;0.002;13.936637939
+3787;2157;5.6;0.002;13.936637939
+3793;2240;5.6;0.002;13.936637939
+3825;2367;5.6;0.002;13.936637939
+3845;2433;5.6;0.002;13.936637939
+3858;2469;5.6;0.002;13.936637939
+3855;2412;5.6;0.002;13.936637939
+3832;2287;5.6;0.002;13.936637939
+3799;2171;5.6;0.002;13.936637939
+3784;2202;5.6;0.002;13.936637939
+3811;2323;5.6;0.002;13.936637939
+3838;2407;5.6;0.002;13.936637939
+3855;2459;5.6;0.002;13.936637939
+3860;2449;5.6;0.002;13.936637939
+3847;2349;5.6;0.002;13.936637939
+3815;2219;5.6;0.002;13.936637939
+3785;2163;5.6;0.002;13.936637939
+3795;2254;5.6;0.002;13.936637939
+3825;2370;5.6;0.002;13.936637939
+3849;2434;5.6;0.002;13.936637939
+3858;2467;5.6;0.002;13.936637939
+3854;2420;5.6;0.002;13.936637939
+3885;2595;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3884;2533;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3857;2383;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3825;2279;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3821;2368;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3857;2503;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3878;2571;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3885;2588;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3879;2492;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3847;2338;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3819;2293;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3830;2423;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3863;2525;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3880;2582;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3888;2574;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3874;2460;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3841;2313;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+3814;2303;5.6;0.0013888889;14.4627067507
+2047;375;5.6;0.125;7.9708536543
+2088;382;5.6;0.125;7.9708536543
+2109;385;5.6;0.125;7.9708536543
+2093;377;5.6;0.125;7.9708536543
+2048;358;5.6;0.125;7.9708536543
+2004;350;5.6;0.125;7.9708536543
+2004;358;5.6;0.125;7.9708536543
+2043;373;5.6;0.125;7.9708536543
+2078;381;5.6;0.125;7.9708536543
+2104;387;5.6;0.125;7.9708536543
+2101;377;5.6;0.125;7.9708536543
+2060;365;5.6;0.125;7.9708536543
+2015;353;5.6;0.125;7.9708536543
+2000;357;5.6;0.125;7.9708536543
+2031;369;5.6;0.125;7.9708536543
+2070;376;5.6;0.125;7.9708536543
+3606;1618;5.6;0.005;12.6147098441
+3596;1687;5.6;0.005;12.6147098441
+3646;1794;5.6;0.005;12.6147098441
+3671;1845;5.6;0.005;12.6147098441
+3688;1863;5.6;0.005;12.6147098441
+3681;1780;5.6;0.005;12.6147098441
+3628;1658;5.6;0.005;12.6147098441
+3588;1626;5.6;0.005;12.6147098441
+3611;1735;5.6;0.005;12.6147098441
+3659;1825;5.6;0.005;12.6147098441
+3686;1871;5.6;0.005;12.6147098441
+3691;1859;5.6;0.005;12.6147098441
+3671;1756;5.6;0.005;12.6147098441
+3623;1655;5.6;0.005;12.6147098441
+3605;1692;5.6;0.005;12.6147098441
+3645;1791;5.6;0.005;12.6147098441
+3674;1864;5.6;0.005;12.6147098441
+3697;1890;5.6;0.005;12.6147098441
+500;64;2.8;0.25;4.9708536543
+500;64;2.8;0.25;4.9708536543
+503;65;2.8;0.25;4.9708536543
+501;64;2.8;0.25;4.9708536543
+501;65;2.8;0.25;4.9708536543
+500;64;2.8;0.25;4.9708536543
+497;65;2.8;0.25;4.9708536543
+498;64;2.8;0.25;4.9708536543
+497;65;2.8;0.25;4.9708536543
+498;63;2.8;0.25;4.9708536543
+497;62;2.8;0.25;4.9708536543
+495;65;2.8;0.25;4.9708536543
+499;62;2.8;0.25;4.9708536543
+497;63;2.8;0.25;4.9708536543
+496;65;2.8;0.25;4.9708536543
+496;65;2.8;0.25;4.9708536543
+494;63;2.8;0.25;4.9708536543
+494;63;2.8;0.25;4.9708536543
+497;64;2.8;0.25;4.9708536543
+493;64;2.8;0.25;4.9708536543
+496;64;2.8;0.25;4.9708536543
+494;63;2.8;0.25;4.9708536543
+953;127;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+953;129;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+953;127;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+955;126;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+954;128;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+954;127;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+953;128;2.8;0.0384615385;7.6712933725
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+958;128;2.8;0.0384615385;7.6712933725
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+957;128;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+958;128;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+959;130;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+961;131;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+958;128;2.8;0.0384615385;7.6712933725
+711;91;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+709;92;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+705;89;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+705;89;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+703;91;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+701;91;2.8;0.0833333333;6.5558161551
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+697;90;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+701;91;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+697;89;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+695;89;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+694;91;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+695;91;2.8;0.0833333333;6.5558161551
+694;90;2.8;0.0833333333;6.5558161551
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+643;82;2.8;0.1;6.2927817492
+644;82;2.8;0.1;6.2927817492
+646;82;2.8;0.1;6.2927817492
+644;81;2.8;0.1;6.2927817492
+646;84;2.8;0.1;6.2927817492
+647;84;2.8;0.1;6.2927817492
+646;84;2.8;0.1;6.2927817492
+644;83;2.8;0.1;6.2927817492
+642;82;2.8;0.1;6.2927817492
+644;84;2.8;0.1;6.2927817492
+644;82;2.8;0.1;6.2927817492
+644;82;2.8;0.1;6.2927817492
+646;84;2.8;0.1;6.2927817492
+890;117;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+890;117;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+891;116;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+893;118;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+895;118;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+895;119;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+893;118;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+898;118;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+898;118;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+895;119;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+897;117;2.8;0.1428571429;5.7782085764
+873;114;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+873;115;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+873;114;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+873;114;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+873;114;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+873;114;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+873;117;2.8;0.1666666667;5.5558161551
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+875;114;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+875;115;2.8;0.1666666667;5.5558161551
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+3116;940;2.8;0.005;10.6147098441
+3119;940;2.8;0.005;10.6147098441
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+3121;944;2.8;0.005;10.6147098441
+3118;942;2.8;0.005;10.6147098441
+3121;943;2.8;0.005;10.6147098441
+3122;945;2.8;0.005;10.6147098441
+3123;943;2.8;0.005;10.6147098441
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+3122;946;2.8;0.005;10.6147098441
+3121;943;2.8;0.005;10.6147098441
+3123;946;2.8;0.005;10.6147098441
+3122;946;2.8;0.005;10.6147098441
+3121;945;2.8;0.005;10.6147098441
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+
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+
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+
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+
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calibration/20180410/calibration.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+#!/usr/bin/env python3
+import numpy as np
+import csv
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+xcolumn=0 #column with readings
+ycolumn=4 #column with calibration data
+ncoefs=3 #number of coefficients
+
+xvalues=[]
+yvalues=[]
+
+with open('20180410_calibration.csv', 'r') as csvfile:
+    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
+    firstrow=True
+    for row in csvreader:
+        xvalue=row[xcolumn]
+        yvalue=row[ycolumn]
+        if len(xvalue)>0 and len(yvalue)>0 and not firstrow:
+            xvalue=float(xvalue)
+            yvalue=float(yvalue)
+            if yvalue<10:
+                #print(""+str(xvalue)+" - "+str(yvalue))
+                xvalues.append(xvalue)
+                yvalues.append(yvalue)
+        firstrow=False
+
+    coefs=np.polyfit(xvalues,yvalues,ncoefs) #fit polynomial curve
+    print(coefs) #coef 0 is the one with highest polynomial
+
+    xtest=np.arange(max(xvalues)) #x values for test visualization
+    ytest=np.polyval(coefs, xtest) #calculate y values with polynomial function
+    #ytest=[coefs[3]+coefs[2]*pow(x,1)+coefs[1]*pow(x,2)+coefs[0]*pow(x,3) for x in xtest]
+
+    plt.scatter(xvalues,yvalues,s=0.25,c='g') #plot sample data
+    plt.plot(xtest,ytest,c='r') #plot approximated curve
+    plt.xlabel('LDR Value')
+    plt.ylabel('Ev')
+    plt.show()

calibration/20180413_calibration.csv

@@ -0,0 +1,43 @@
+low;high;Fstop;Shutter;EV
+3924;2779;5.6;0.001;14.936637939
+;;;;
+3778;2142;5.6;0.003125;13.2927817492
+3732;1992;5.6;0.004;12.936637939
+3833;2357;5.6;0.002;13.936637939
+3790;2188;5.6;0.0025;13.6147098441
+3747;2039;5.6;0.003125;13.2927817492
+3737;2014;5.6;0.004;12.936637939
+3575;1588;5.6;0.00625;12.2927817492
+3497;1437;5.6;0.008;11.936637939
+3441;1342;5.6;0.01;11.6147098441
+3360;1224;5.6;0.0125;11.2927817492
+3042;876;2.8;0.005;10.6147098441
+3018;849;2.8;0.005;10.6147098441
+3094;921;5.6;0.0166666667;10.8777442499
+2930;786;5.6;0.0222222222;10.4627067507
+2787;689;5.6;0.0333333333;9.8777442499
+2485;538;5.6;0.04;9.6147098441
+2318;464;2.8;0.0125;9.2927817492
+2032;367;2.8;0.02;8.6147098441
+1866;315;2.8;0.025;8.2927817492
+1524;230;2.8;0.04;7.6147098441
+1135;157;2.8;0.0769230769;6.6712933725
+1064;144;2.8;0.125;5.9708536543
+857;113;2.8;0.125;5.9708536543
+1045;142;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+965;129;2.8;0.1666666667;5.5558161551
+673;87;2.8;0.2;5.2927817492
+514;64;2.8;0.3;4.7078192485
+381;49;2.8;0.8;3.2927817492
+405;53;2.8;0.8;3.2927817492
+340;44;2.8;1.3;2.5923420311
+282;39;2.8;1.6;2.2927817492
+288;40;2.8;2.5;1.6489255595
+267;36;2.8;3.2;1.2927817492
+266;36;2.8;4;0.9708536543
+262;36;2.8;5;0.6489255595
+245;34;2.8;6;0.3858911536
+225;32;2.8;10;-0.3510744405
+233;33;2.8;15;-0.9360369413
+219;31;2.8;20;-1.3510744405
+217;30;2.8;25;-1.6730025354

calibration/calibration.py

@@ -3,15 +3,15 @@ import numpy as np
 import csv
 import matplotlib.pyplot as plt
 
-xcolumn=1 #column with readings
+xcolumn=0 #column with readings
 ycolumn=4 #column with calibration data
 ncoefs=3 #number of coefficients
 
 xvalues=[]
 yvalues=[]
 
-with open('20180123_prototype_calibration.csv', 'r') as csvfile:
-    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
+with open('20180413_calibration.csv', 'r') as csvfile:
+    csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=';')
     firstrow=True
     for row in csvreader:
         xvalue=row[xcolumn]
@@ -19,7 +19,7 @@ with open('20180123_prototype_calibration.csv', 'r') as csvfile:
         if len(xvalue)>0 and len(yvalue)>0 and not firstrow:
             xvalue=float(xvalue)
             yvalue=float(yvalue)
-            if yvalue>12.5:
+            if yvalue<7.5:
                 #print(""+str(xvalue)+" - "+str(yvalue))
                 xvalues.append(xvalue)
                 yvalues.append(yvalue)