davideandClaude Sonnet 5.5
da0964be4d
- dati/ rinominata input/ (CSV ignorati, cartella tracciata con .gitkeep)
- lavoro/ sostituita da output/<nome csv>/{01_domini,02_sovrapposizione,03_report}
- report.md con indice, tabella equazioni e immagini incorporate
- sovrapposizione complessiva dati-equazioni per serie
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
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2.4 KiB
TOML
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# config.toml — UNICA fonte dei valori di fitseg. Suffissi: _s secondi, _c gradi C, _rel frazione.
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# Nessun default nel codice: chiave mancante = errore (exit 3).
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[dati]
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colonna_tempo = "t_ms"
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unita_tempo = "ms" # "ms" | "s"
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serie = ["T_C", "dT_C"] # colonne da approssimare
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separatore = ","
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[domini] # riconoscimento di riposo / riscaldamento / raffreddamento (nessun LLM)
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serie_riferimento = "T_C" # serie su cui si cercano i gradini di riscaldamento
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soglia_gradino_c = 20.0 # salto positivo tra due campioni consecutivi che segna un gradino di riscaldamento
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soglia_bordo_sigma = 6.0 # il gradino si estende ai campioni adiacenti con salto > soglia × sigma robusta dei salti
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distanza_min_salti_campioni = 3 # rilevazioni più vicine di così sono lo stesso gradino
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n_min_punti = 6 # campioni minimi per dominio (sotto: "indeterminato")
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scarta_dopo_salto_n = 3 # campioni esclusi dal fit all'inizio di un dominio dopo un gradino (transizione del sensore)
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[fit]
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riscaldamento_fissa_da_raffreddamento = ["c", "tau"] # parametri dei domini di riscaldamento fissati ai valori del fit del raffreddamento ([] = liberi)
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perdita = "soft_l1" # "linear" | "soft_l1" | "huber" (robusta agli outlier)
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scala_perdita_sigma = 3.0 # scala della perdita robusta, in unità di sigma rumore
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tau_min_rel = 0.05 # limite inferiore di tau, come frazione della durata del dominio
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tau_max_rel = 50.0 # limite superiore di tau, come frazione della durata del dominio
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n_griglia_tau = 40 # punti della griglia log-spaziata su tau (proiezione delle variabili)
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soglia_condizione = 1.0e8 # numero di condizione (jacobiano normalizzato) oltre cui i parametri sono "non identificabili"
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correggi_autocorrelazione = true # allarga gli intervalli di confidenza se ACF1 dei residui > soglia_acf
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soglia_acf = 0.3
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soglia_delta_aicc = 2.0 # entro questa differenza vince il modello con meno parametri
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rmse_vs_rumore_max = 1.3 # RMSE <= valore × sigma rumore => modello adeguato
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[fit.modelli_per_tipo] # modelli provati in ogni tipo di dominio (riscaldamento e raffreddamento: esponenziali)
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riposo = ["costante", "lineare", "esp_decad"]
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riscaldamento = ["esp_decad"]
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raffreddamento = ["esp_decad"]
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[output]
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cartella_output = "output" # i file di ogni analisi vanno in output/<nome csv>/
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