temperatura ambiente e report

calcola_t_amb.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+df = pd.read_csv("data.csv")
+df["time_s"] = df["time since start [ms]"] / 1000.0
+
+t = df["time_s"].values
+T = df["temp_amb IR [C]"].values
+
+# Media ponderata sul tempo con regola dei trapezi
+# T_avg = integral(T dt) / (t_fine - t_inizio)
+integral = np.trapezoid(T, t)
+durata = t[-1] - t[0]
+t_media = integral / durata
+
+t_min = T.min()
+t_max = T.max()
+t_inizio = t[0]
+t_fine = t[-1]
+n_campioni = len(df)
+
+print(f"Finestra di osservazione: {t_inizio:.1f} s → {t_fine:.1f} s  ({durata:.1f} s)")
+print(f"Campioni: {n_campioni}")
+print(f"T ambiente min: {t_min:.2f} °C")
+print(f"T ambiente max: {t_max:.2f} °C")
+print(f"T ambiente media ponderata: {t_media:.2f} °C")
+
+with open("report.md", "w", encoding="utf-8") as f:
+    f.write("# Report: Temperatura Ambiente Media\n\n")
+    f.write("## Metodologia\n\n")
+    f.write("La media è calcolata come **media ponderata sul tempo** (regola dei trapezi):\n\n")
+    f.write("$$T_{avg} = \\frac{\\int T(t)\\, dt}{t_{fine} - t_{inizio}}$$\n\n")
+    f.write("Questo approccio tiene conto del campionamento non uniforme: ")
+    f.write("ogni campione pesa proporzionalmente all'intervallo di tempo che copre.\n\n")
+    f.write("## Risultati\n\n")
+    f.write(f"| Parametro | Valore |\n")
+    f.write(f"|---|---|\n")
+    f.write(f"| Inizio osservazione | {t_inizio:.1f} s |\n")
+    f.write(f"| Fine osservazione | {t_fine:.1f} s |\n")
+    f.write(f"| Durata totale | {durata:.1f} s |\n")
+    f.write(f"| Numero campioni | {n_campioni} |\n")
+    f.write(f"| T ambiente minima | {t_min:.2f} °C |\n")
+    f.write(f"| T ambiente massima | {t_max:.2f} °C |\n")
+    f.write(f"| **T ambiente media ponderata** | **{t_media:.2f} °C** |\n")
+
+print("\nreport.md generato.")

report.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Report: Temperatura Ambiente Media
+
+## Metodologia
+
+La media è calcolata come **media ponderata sul tempo** (regola dei trapezi):
+
+$$T_{avg} = \frac{\int T(t)\, dt}{t_{fine} - t_{inizio}}$$
+
+Questo approccio tiene conto del campionamento non uniforme: ogni campione pesa proporzionalmente all'intervallo di tempo che copre.
+
+## Risultati
+
+| Parametro | Valore |
+|---|---|
+| Inizio osservazione | 0.2 s |
+| Fine osservazione | 133.7 s |
+| Durata totale | 133.5 s |
+| Numero campioni | 888 |
+| T ambiente minima | 22.60 °C |
+| T ambiente massima | 23.80 °C |
+| **T ambiente media ponderata** | **22.99 °C** |