Aggiunge specifica del generatore, configurazione d'esempio e CLAUDE.md
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
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443f7bac66
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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## Stato
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`genera.py` non esiste ancora: il repository contiene solo specifica, configurazione e dati reali. Implementalo seguendo [docs/SPEC.md](docs/SPEC.md), unica fonte di verità su output, modello, CLI (comandi `uv run`), errori e controlli di accettazione. Leggila per intero prima di scrivere codice. Documentazione, commenti e messaggi di errore sono in italiano.
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## File
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- [config.toml](config.toml): esempio e unica fonte dei valori numerici. Le unità sono nei suffissi delle chiavi (`_s`, `_ms`, `_c`, `_hz`).
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- [dati.csv](dati.csv): registrazione reale del sensore IR (`temp_amb IR [C]`, `temp_obj IR [C]`, più roll/jolt). Riferimento per ricalibrare `sigma_c`, `wander_*`, `amb_*`; non è un output del generatore e ha formato diverso.
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## Vincoli facili da perdere
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- `ΔT` = T − ambiente, calcolato **dopo** rumore e quantizzazione di entrambi i canali, mai dalla T vera.
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- Nessun valore numerico nello script: chiave mancante ⇒ exit 1.
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- Un solo `numpy.random.Generator` seminato da `--seed`, così stesso seed + stessa config ⇒ file identico.
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- Verifica l'implementazione con i controlli di §5 di SPEC.md sulla config d'esempio.
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# config.toml — unica fonte dei valori (esempio). Unità nei suffissi: _s secondi, _ms millisecondi, _c gradi C, _hz 1/s.
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durata_s = 300.0 # abbastanza lunga perché T torni a T_amb dopo il raffreddamento
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dt_ms = 150.5 # intervallo medio tra campioni
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jitter_ms = 0.6 # variazione uniforme ±jitter dell'intervallo
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# Ambiente (baseline di T e riferimento per dT: T parte da qui e torna qui)
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amb_inf_c = 23.1
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amb_A_c = -0.45 # amb(0) = amb_inf + amb_A
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amb_tau_s = 58.0
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amb_sigma_c = 0.017 # rumore prima della quantizzazione
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amb_passo_c = 0.1 # quantizzazione del canale ambiente
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# Rumore di T
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sigma_c = 0.11 # rumore bianco gaussiano a freddo
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sigma_caldo_c = 0.20 # rumore bianco con T molto sopra la baseline
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x_rif_c = 20.0 # sopra questo eccesso termico il rumore vale sigma_caldo_c
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wander_sigma_c = 0.04 # componente lenta (deriva casuale)
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wander_tau_s = 3.5
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passo_T_c = 0.01 # risoluzione di T e dT nel CSV
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# Riscaldamento e raffreddamento
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t_impulsi_s = [110.7, 111.9, 114.1] # istanti dei gradini di riscaldamento ([] = nessun riscaldamento)
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dT_impulsi_c = [88.0, 75.0, 65.0] # ampiezza di ogni gradino (stessa lunghezza di t_impulsi_s)
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k_raffreddamento_hz = 0.063 # raffreddamento esponenziale: tau = 1/k
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tau_sensore_s = 0.07 # ritardo di risposta del sensore
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# Generatore CSV `T` e `ΔT` con rumore realistico — specifica minima
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**Obiettivo**: un solo script, un solo file di configurazione, un CSV con la temperatura `T` e la differenza `ΔT = T − T_amb`,
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con rumore, quantizzazione e jitter dei tempi simili a un sensore IR reale.
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**Assunzione da confermare**: `T` = temperatura oggetto del sensore IR, `T_amb` = temperatura ambiente dello stesso sensore
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(non scritta nel CSV, serve solo per `ΔT`).
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## 1. Output
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t_ms,T_C,dT_C
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150,24.50,1.80
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301,24.41,1.71
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```
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- `t_ms`: intero; `T_C`, `dT_C`: due decimali (`passo_T_c`). Separatore `,`, fine riga `\n`.
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- `ΔT` è calcolato **dopo** rumore e quantizzazione di entrambi i canali, quindi eredita il passo a gradini dell'ambiente.
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## 2. Configurazione
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Tutti i valori sono in [`config.toml`](../config.toml) (unica fonte: questo documento non li ripete). Gruppi:
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tempi · ambiente (anche baseline di T) · rumore · gradini di riscaldamento e raffreddamento.
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Nessun valore è scritto nello script: chiave mancante ⇒ errore.
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## 3. Modello (5 passi)
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1. **Tempi**: `t_i = t_{i−1} + dt_ms + U(−jitter_ms, +jitter_ms)`, fino a `durata_s`.
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2. **T vera** = ambiente vero + eccesso termico (T parte da `T_amb`, sale con i gradini e ridiscende fino a `T_amb`):
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- ambiente vero `B(t) = amb_inf + amb_A·exp(−t/τ_amb)` (stessa curva del passo 5, senza rumore né quantizzazione);
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- eccesso `x(t) = Σ_j ΔT_j · exp(−k·(t − t_j))` per `t ≥ t_j` (un gradino per ogni `t_impulsi_s`, poi raffreddamento esponenziale);
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- `T_vera = B + x`.
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3. **Risposta del sensore**: filtro del 1° ordine `y' = (T_vera − y)/τ_sens` (griglia fine, 5 ms, poi interpolazione ai `t_i`).
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4. **Rumore di T**: `T_i = y_i + w_i + σ(x_i)·N(0,1)`, con
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- `σ(x) = σ + (σ_caldo − σ)·min(1, x/x_rif)`;
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- `w` = deriva lenta (Ornstein-Uhlenbeck): `w_{i+1} = φ·w_i + σ_w·√(1−φ²)·N(0,1)`, `φ = exp(−Δt/τ_w)`.
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Poi arrotondamento a `passo_T_c`.
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5. **Ambiente e ΔT**: `amb_i = round_{amb_passo}( amb_inf + amb_A·exp(−t/τ_amb) + N(0, amb_sigma²) )`; `dT_i = round_{passo}( T_i − amb_i )`.
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## 4. Uso con uv (un solo file, nessun progetto)
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`genera.py` con dipendenza dichiarata in testa (PEP 723):
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```python
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# /// script
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# requires-python = ">=3.11"
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# dependencies = ["numpy"]
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# ///
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```
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```bash
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uv run genera.py config.toml -o out.csv --seed 42 # riproducibile
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uv run genera.py config.toml > out.csv # seed casuale, stampato su stderr
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```
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Opzioni: `config` (posizionale), `-o/--output` (default stdout), `--seed` (default: casuale, stampato su stderr).
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Uscita con errore (exit 1) e messaggio in italiano se manca una chiave, se `t_impulsi_s` e `dT_impulsi_c` hanno lunghezze diverse
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o se il file non è scrivibile. La lettura TOML usa `tomllib` (standard library): unica dipendenza esterna `numpy`.
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## 5. Controlli di accettazione (con la configurazione d'esempio)
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Verificati su un prototipo (30 seed):
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| Controllo | Atteso |
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| `T` a inizio run | ≈ `T_amb` (≈ 22.65 °C) |
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| Rumore a freddo: `std(diff(T))/√2` sui primi ~100 s | 0.105 – 0.115 |
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| Picco di `T` | ≈ 224 °C (da ricontrollare col prototipo) |
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| `T` a 134 s | ≈ 80.5 °C |
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| `T` a fine run | ≈ `T_amb` (≈ 23.1 °C, entro ~0.1 °C) |
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| `ΔT` a inizio run | ≈ 0 °C (solo rumore) |
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| `ΔT` a fine run | ≈ 0 °C (solo rumore) |
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| Intervalli `dt` | tutti in `dt_ms ± jitter_ms` |
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| Stesso `--seed` e stessa config | file identico |
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## 6. Limiti (accettati per semplicità)
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- Un solo tempo di raffreddamento esponenziale (nessuna distinzione conduzione/convezione).
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- Gradini istantanei (nessun transito sotto l'induttore e nessuna dipendenza dalla velocità).
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- L'ambiente non sale quando T è alta (nessun riscaldamento dell'ambiente del sensore): `ΔT` è leggermente sovrastimato durante e subito dopo il riscaldamento.
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- Nessun glitch di campionamento né disturbi a salto durante il raffreddamento.
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- Rumore tarato su un solo sensore: ricalibrare `sigma_c`, `wander_*`, `amb_*` con i propri dati.
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