Legge i .txt grezzi dalla cartella 'raw' ed esegue in sequenza
conversione in CSV, estrazione dell'ultimo ciclo, normalizzazione del
potenziale, calcolo delle colonne derivate dalla corrente e generazione
dei grafici. Aggiunge raw/ (tracciata solo tramite .gitkeep, i file al
suo interno restano ignorati).
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Traccia Potential normalized/V (colonna C) contro
Current/sqrt(scan rate)/scan rate (colonna E) e salva un PNG ad alta
risoluzione per ciascun *_ultimo_ciclo.csv, con etichette degli assi in
notazione scientifica (E - E_ref, i/v^3/2). Aggiunge requirements.txt
(matplotlib) e ignora i .png generati.
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Lo script chiede la velocita' di scansione una sola volta e ora crea
entrambe le colonne (Current/sqrt(scan rate) e la sua divisione per
la velocita' di scansione) nello stesso passaggio.
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La velocita' di scansione viene estratta dal nome del file (es. "0.5Vs")
e proposta come default; l'utente puo' confermarla con invio o
sostituirla con un valore diverso.
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Chiede all'utente il potenziale di riferimento e aggiunge una colonna
Potential normalized/V (= Potential/V - riferimento) ai file
*_ultimo_ciclo.csv, sovrascrivendoli.
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Individua le inversioni di direzione del potenziale e isola l'ultimo
ciclo chiuso (massimo -> minimo -> massimo) partendo dalla fine del file.
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Rimuove metadati/risultati dai .txt e produce CSV a due colonne
(Potential/V, Current/A) con separatore ';' e decimale ','.
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davide