davideandClaude Sonnet 5.5
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- 1 + 2N domini: riposo, poi (riscaldamento, raffreddamento) per ogni gradino - riscaldamento non fittato: descritto come salto (delta, da -> a, durata) - raffreddamenti intermedi fissano c e tau a quelli del raffreddamento finale - un colore per ogni raffreddamento nei grafici, zoom sui gradini - sigma None (non NaN) nei domini non fittati: JSON valido Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
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3.7 KiB
Python
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"""Riconoscimento dei domini: riposo, riscaldamento (salita rapida), raffreddamento (decadimento) — nessun LLM."""
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import numpy as np
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def sigma_robusto(d):
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"""σ robusto di un campione di differenze (MAD)."""
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return 1.4826 * np.median(np.abs(d - np.median(d)))
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def sigma_rumore(y):
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"""σ del rumore bianco dalla derivata seconda discreta: 1.4826·MAD(d²y)/√6."""
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if len(y) < 4:
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return float("nan")
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return sigma_robusto(np.diff(y, 2)) / np.sqrt(6)
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def trova_gradini(y, cfg):
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"""(i0, i1) dei campioni di salita di ogni gradino di riscaldamento (i1 escluso): salto positivo > soglia,
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esteso ai campioni adiacenti ancora in salita (salto > soglia_bordo_sigma · σ dei salti)."""
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c = cfg["domini"]
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d = np.diff(y)
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forti = np.flatnonzero(d > c["soglia_gradino_c"])
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if len(forti) == 0:
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return []
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soglia_bordo = c["soglia_bordo_sigma"] * sigma_robusto(d)
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gruppi, corrente = [], [forti[0]]
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for i in forti[1:]:
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if i - corrente[-1] < c["distanza_min_salti_campioni"]:
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corrente.append(i)
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else:
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gruppi.append(corrente)
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corrente = [i]
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gruppi.append(corrente)
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gradini = []
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for g in gruppi:
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inizio, fine = int(g[0]), int(g[-1])
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while inizio > 0 and d[inizio - 1] > soglia_bordo:
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inizio -= 1
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while fine + 1 < len(d) and d[fine + 1] > soglia_bordo:
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fine += 1
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gradini.append((inizio + 1, min(fine + 2, len(y))))
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return gradini
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def proponi(t, serie, cfg):
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"""Lista di domini {tipo, i0, i1} (i1 escluso): riposo, poi per ogni gradino un `riscaldamento` (la salita rapida,
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pochi campioni) seguito da un `raffreddamento` (il decadimento fino al gradino successivo o alla fine)."""
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y = serie[cfg["domini"]["serie_riferimento"]]
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domini, prec = [], 0
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for g0, g1 in trova_gradini(y, cfg):
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if g0 > prec:
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domini.append({"tipo": "riposo" if not domini else "raffreddamento", "i0": prec, "i1": g0})
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domini.append({"tipo": "riscaldamento", "i0": g0, "i1": g1})
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prec = g1
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if prec < len(y):
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domini.append({"tipo": "riposo" if not domini else "raffreddamento", "i0": prec, "i1": len(y)})
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return domini
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def scrivi_toml(percorso, domini, t):
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"""domini.toml: modificabile a mano (tipo, t0_s, t1_s); gli indici si ricalcolano dal tempo."""
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righe = ["# domini.toml — proposta automatica, modificabile: t0_s incluso, t1_s escluso (ultimo dominio: incluso)\n"]
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for d in domini:
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t1 = t[d["i1"]] if d["i1"] < len(t) else t[-1]
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righe.append(f'[[dominio]]\ntipo = "{d["tipo"]}" # riposo | riscaldamento | raffreddamento\n'
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f't0_s = {t[d["i0"]]:.4f}\nt1_s = {t1:.4f}\n')
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percorso.write_text("\n".join(righe), encoding="utf-8")
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def leggi_toml(percorso, t):
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import tomllib
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with open(percorso, "rb") as f:
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voci = tomllib.load(f).get("dominio", [])
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if not voci:
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raise ValueError("domini.toml senza [[dominio]]")
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domini = []
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for k, v in enumerate(voci):
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if v["tipo"] not in ("riposo", "riscaldamento", "raffreddamento"):
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raise ValueError(f"dominio {k + 1}: tipo '{v['tipo']}' non valido")
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i0 = int(np.searchsorted(t, v["t0_s"] - 1e-6))
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i1 = len(t) if k == len(voci) - 1 else int(np.searchsorted(t, v["t1_s"] - 1e-6))
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if i1 <= i0:
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raise ValueError(f"dominio {k + 1}: intervallo vuoto o in ordine errato")
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domini.append({"tipo": v["tipo"], "i0": i0, "i1": i1})
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if any(domini[k]["i1"] != domini[k + 1]["i0"] for k in range(len(domini) - 1)):
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raise ValueError("i domini devono essere contigui (t1_s di uno = t0_s del successivo)")
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return domini
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