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process_spectra

This is the repo for the process_spectra package. It is a package designed to process optical spectra of fiber optic sensors based on long period gratings (LPGs). The documentation is written in portuguese, since the project was conceived to improve research at a brazilian university lab (LITel - UFJF). If the contents of the library may be useful to you, and you do not speak portuguese, please send us an e-mail or open an issue.

Pacote python feito com o intuito de processar o espectro óptico de sensores ópticos a fibra baseados em grades de periodo longo (LPGs). Com esse pacote é possível fazer a extração de dados de conjuntos grandes de espectros, seguindo uma rotina específica.

Instalação:

O pacote foi colocado no PyPi, logo é possível instalar pelo pip:

pip install process_spectra

Como usar:

Para usar o pacote, basta criar um objeto da classe MassSpectraData, adicionar passos com os devidos argumentos e rodar. Como um exemplo simples que extrai os vales ressonantes de espectros na pasta spectra:

import os
import process_spectra as ps


# Criando a lista de caminhos
files = os.listdir('spectra')
files_complete = [os.path.join('spectra', x) for x in files]

# Criando o objeto, passando a lista e o nome do arquivo para 
# salvar as informações extraídas
spectra = ps.MassSpectraData(files_complete, 'resonant_wavelengths.csv')


# Adicionando o passo de extração, com um dicionário de argumentos 
# para a função do passo
spectra.add_step(ps.funcs.find_valley, {'prominence': 5, 'ignore_errors': True})

spectra.run(ignore_errors=True)

Vale notar que os ignore_errors são passados para evitar que o programa encerre no caso de encontrar algum. Isso é útil quando não se tem certeza da integridade de todos os espectros, visto que se um estiver corrompido, o programa pode travar nele.

Na pasta de exemplos estão alguns scripts que foram escritos para e usados em pesquisas, e mostram mais funcionalidades do pacote.

Documentação

A documentação não foi publicada em sites, mas foi colocada no código, então é possível encontrar ela através do comando help() do python, passando como argumento uma classe, função ou módulo, ou também lendo do código direto.

Também é possível gerar a documentação através do sphinx. Basta clonar / baixar o repositórrio, abrir um cmd na pasta sphinx e rodar o comando

make html

A documentação será gerada em html, como um site, e pode ser encontrada no caminho sphinx/_build/html/index.html.

Metadata

Release files for process-spectra 0.2.9

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for process-spectra 0.2.9
File Size Uploaded
process_spectra-0.2.9.tar.gz 12.4 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for process-spectra 0.2.9
File Interpreter ABI Platform
process_spectra-0.2.9-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 27.3 kB

Release files / process_spectra-0.2.9.tar.gz

Download URL process_spectra-0.2.9.tar.gz
Size 12.4 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
f07eaf1e526a31ebd6d3b72cb82320d374042e2bfa150c8b882c5502eb533ddd
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
43fc52ccd0246cba76d2e674820e375031397f01900374860932d1e743901d9a
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/1.4.2 CPython/3.9.7 Windows/10

Release files / process_spectra-0.2.9-py3-none-any.whl

Download URL process_spectra-0.2.9-py3-none-any.whl
Size 14.9 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
d8a15a5efa49ece4e81a165900390f737535f96f52efd27f4713608795d06e39
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
c096e32f67b5593cce682c34c49f37fa114a7adacea52670dee9eb4912a1f74f
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/1.4.2 CPython/3.9.7 Windows/10

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