SyntheticData

Библиотека «SyntheticData» представляет собой класс с набором методов и функций для моделирования геодезических сетей, временных рядов решений Precise Point Positioning (PPP), внесения аномалий в измерения, преобразования координат между различными системами, а также набором инструментов для визуализации и упаковки смоделированных данных в файл формата «DataFrame».

Класс SyntheticData (Synthetic_Data.py)

Класс SyntheticData содержит следующие методы:

Методы

my_geodetic2ecef(df)

Конвертирует координаты из системы BLH в XYZ.

my_ecef2geodetic(df)

Конвертирует координаты из системы XYZ в BLH.

unique_names(df)

Возвращает список уникальных имен станций в DataFrame.

random_points(B, L, H, zone, amount, method, min_dist, max_dist)

Генерирует случайную сеть пунктов с заданными параметрами.

triangulation(df, subplot, canvas, max_baseline)

Строит геодезическую сеть триангуляции и рисует ее на графике.

create_dataframe(df, date_list)

Заполняет DataFrame координатами для каждой даты и каждого геодезического пункта.

harmonics(df, date_list, periods_in_year)

Добавляет годовые и полугодовые колебания к координатам.

linear_trend(df, date_list, periods_in_year)

Добавляет линейный тренд к координатам.

noise(df, num_periods)

Добавляет шум к координатам.

impulse(df, impulse_size, target_date=None, num_stations=1, random_dates=0)

Добавляет импульс к координатам.

Пример использования

synthetic_data = SyntheticData() 
df = synthetic_data.random_points(B=50, L=100, H=200, zone=10, amount=10, method='consistent', min_dist=5, max_dist=20) 
df = synthetic_data.create_dataframe(df, date_list=['2020-01-01', '2020-01-02', ...]) 
df = synthetic_data.harmonics(df, date_list, periods_in_year=365) 
df = synthetic_data.linear_trend(df, date_list, periods_in_year=365) 
df = synthetic_data.noise(df, num_periods=100) 
df = synthetic_data.impulse(df, impulse_size=0.1, target_date='2020-01-01', num_stations=1) 

Класс Tests (congruency.py)

Класс предназначен для выполнения геометрического теста конгруэнтности геодезической сети. Тест позволяет определить, является ли геодезическая сеть конгруэнтной на начальную и i-ую эпохи. Конгруэнтность проверяется при помощи T-теста (ttest) и теста Хи-квадрат (chi2). Для проведения теста необходимо импортировать файл формата .csv или DataFrame.

Функциональность

Код реализует два метода теста конгруэнтности:

• Метод, основанный на вычислении разностей базовых линий на разные эпохи (line_based)
• Метод, основанный на вычислении разностей координат пунктов на разные эпохи (coordinate_based)

Использование

Пример использования:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv', delimiter=';')
test = Tests(df)
test.congruency_test(df=df, method='coordinate_based')

Файл main_interface.py

Данный файл содержит код Qt-интерфейса для оконного приложения, написанного при помощи библиотеки PySide и Matplotlib

Автор

Артем Маликов [email protected]