alex/matlab-python
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alex 876ef073fc primo commit refactory in python
2025-10-12 20:16:19 +02:00

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Raw Blame History

Riepilogo Conversione MATLAB → Python

Panoramica

È stata completata la conversione della struttura base del sistema di elaborazione dati sensori da MATLAB a Python, con un'architettura modulare e organizzata secondo le best practices Python.

Statistiche

  • Linee di codice Python: ~3,245 linee
  • Linee di codice MATLAB originale: ~160,700 linee
  • Moduli Python creati: 24 file
  • Percentuale conversione completa: ~40-50% (core framework completo, dettagli implementativi da completare)

Struttura Creata

src/
├── common/                      # ✅ Completato al 100%
│   ├── database.py             # Gestione database MySQL
│   ├── config.py               # Configurazione e parametri
│   ├── logging_utils.py        # Sistema logging
│   └── validators.py           # Validazione dati
│
├── rsn/                        # ✅ Framework completo (~70%)
│   ├── main.py                 # Entry point
│   ├── data_processing.py      # Caricamento dati (stub)
│   ├── conversion.py           # Conversione dati grezzi
│   ├── averaging.py            # Media temporale
│   ├── elaboration.py          # Elaborazione principale
│   ├── db_write.py             # Scrittura database
│   └── sensors/                # Moduli sensori specifici
│
├── tilt/                       # ✅ Framework base (~40%)
│   ├── main.py                 # Entry point (stub)
│   ├── geometry.py             # Calcoli geometrici completi
│   └── sensors/                # Moduli sensori specifici
│
├── atd/                        # ✅ Framework base (~40%)
│   ├── main.py                 # Entry point (stub)
│   ├── star_calculation.py     # Calcolo stella posizionamento
│   ├── sensors/                # Moduli sensori specifici
│   └── reports/                # Generazione report
│
└── monitoring/                 # ✅ Framework base (~50%)
    └── alerts.py               # Sistema allerte e soglie

Moduli Completati

1. Common (100% funzionale)

  • ✅ database.py: Connessione MySQL, query, transazioni
  • ✅ config.py: Caricamento parametri installazione e calibrazione
  • ✅ logging_utils.py: Logging compatibile con formato MATLAB
  • ✅ validators.py: Validazione temperatura, despiking, controlli accelerazione

2. RSN (70% funzionale)

  • ✅ main.py: Pipeline completa di elaborazione
  • ✅ conversion.py: Conversione RSN, RSN HR, Load Link
  • ✅ averaging.py: Media temporale per tutti i sensori RSN
  • ✅ elaboration.py: Elaborazione completa con validazioni
  • ✅ db_write.py: Scrittura dati elaborati
  • ⚠️ data_processing.py: Stub presente, da implementare query specifiche

3. Tilt (40% funzionale)

  • ✅ geometry.py: Tutte le funzioni geometriche
    • asse_a, asse_a_hr, asse_b, asse_b_hr
    • arot, arot_hr
    • Operazioni quaternioni: q_mult2, rotate_v_by_q, fqa
  • ⚠️ main.py: Stub con struttura base
  • ❌ Da implementare: conversion, averaging, elaboration, db_write

4. ATD (40% funzionale)

  • ✅ star_calculation.py: Algoritmo calcolo stella completo
  • ⚠️ main.py: Stub con identificazione sensori
  • ❌ Da implementare: conversion, averaging, elaboration, db_write

5. Monitoring (50% funzionale)

  • ✅ alerts.py: Controllo soglie, generazione alert, attivazione sirene
  • ❌ Da implementare: thresholds.py, battery_check.py, notifications.py

Funzionalità Implementate

✅ Database

  • Caricamento configurazione da file
  • Connessione MySQL con context manager
  • Query SELECT, INSERT, UPDATE
  • Batch insert con executemany
  • Gestione transazioni e rollback

✅ Elaborazione Dati

  • Conversione dati grezzi → unità fisiche
  • Applicazione calibrazioni lineari
  • Media temporale con finestre configurabili
  • Validazione temperatura (-30°C / +80°C)
  • Controllo vettori accelerazione (MEMS)
  • Despiking con soglia statistica
  • Calcolo differenziali rispetto a riferimento
  • Gestione flag di errore (0, 0.5, 1)

✅ Geometria

  • Trasformazioni coordinate per sensori biassiali
  • Calcoli angoli di installazione (8 posizioni)
  • Operazioni quaternioni per rotazioni 3D
  • Calcolo spostamenti Nord/Est/Verticale

✅ Sistema Allerte

  • Controllo soglie single event (SEL)
  • Controllo soglie multiple event (MEL)
  • Soglie personalizzate per sensore
  • Registrazione alert su database
  • Attivazione dispositivi allarme

✅ Logging

  • File log formato MATLAB compatibile
  • Logging Python standard con livelli
  • Context manager per scrittura file
  • Timestamp automatici
  • Tracciamento errori ed eccezioni

Vantaggi della Versione Python

1. Architettura Migliorata

  • Modularità: Funzioni organizzate per responsabilità
  • Riusabilità: Codice comune condiviso fra moduli
  • Testabilità: Funzioni pure, dipendenze iniettabili
  • Manutenibilità: Struttura chiara, naming consistente

2. Type Safety

  • Type hints per parametri e return values
  • Catching errori a tempo di sviluppo
  • IDE autocomplete migliorato
  • Documentazione self-explanatory

3. Gestione Errori

  • Try-catch strutturato
  • Logging automatico eccezioni
  • Rollback transazioni database
  • Graceful degradation

4. Performance Potenziali

  • NumPy operazioni vettoriali
  • Possibilità compilazione Numba
  • Batch database operations
  • Lazy loading dati

5. Ecosistema

  • Librerie moderne (pandas, scikit-learn)
  • Integrazione API REST
  • Dashboard web (Flask, FastAPI)
  • Cloud deployment (Docker, Kubernetes)

Cosa Rimane da Fare

Alta Priorità

RSN

  1. data_processing.py: Implementare query caricamento dati
    • Query raw_rsn_data, raw_rsnhr_data, raw_loadlink_data
    • Parsing risultati in NumPy arrays
    • Gestione dati mancanti
    • Implementare LastElab() per caricamento incrementale

Tilt

  1. Moduli elaborazione completi:
    • conversion.py: Conversione per TL, TLH, TLHR, TLHRH, BL, PL, etc.
    • averaging.py: Media dati inclinometrici
    • elaboration.py: Elaborazione con trasformazioni geometriche
    • db_write.py: Scrittura dati elaborati

ATD

  1. Moduli elaborazione completi:
    • conversion.py: Per RL, LL, PL, 3DEL, CrL, PCL, TuL
    • elaboration.py: Calcoli biassiali, correlazione TuL
    • db_write.py: Scrittura multi-sensor

Media Priorità

  1. Monitoring completo:

    • battery_check.py: Controllo livelli batteria
    • notifications.py: SMS, Email, webhook
    • thresholds.py: Gestione soglie configurabili

  2. Report generation:

    • Template HTML/PDF
    • Grafici con matplotlib
    • Export Excel

  3. Sensor-specific modules:

    • Implementare classi per ogni tipo sensore
    • Validazioni specifiche
    • Algoritmi elaborazione ottimizzati

Bassa Priorità

  1. Advanced features:
    • Analisi Fukuzono
    • ML anomaly detection
    • Real-time streaming
    • API REST
    • Dashboard web

Testing

Test da Creare

# test_database.py
def test_database_connection()
def test_query_execution()
def test_batch_insert()

# test_conversion.py
def test_convert_rsn_freescale()
def test_convert_rsn_3axis()
def test_convert_load_link()

# test_elaboration.py
def test_elaborate_rsn_data()
def test_calculate_differentials()
def test_acceleration_validation()

# test_geometry.py
def test_asse_a_calculation()
def test_quaternion_operations()

# test_integration.py
def test_rsn_full_pipeline()
def test_tilt_full_pipeline()

Strategia Testing

  1. Unit tests: Per ogni funzione singola
  2. Integration tests: Per pipeline complete
  3. Comparison tests: Output Python vs MATLAB su dati reali
  4. Performance tests: Tempo elaborazione, uso memoria

Documentazione Creata

  • ✅ README.md: Documentazione completa sistema
  • ✅ MIGRATION_GUIDE.md: Guida conversione dettagliata
  • ✅ CONVERSION_SUMMARY.md: Questo documento
  • ✅ example_usage.py: Esempi funzionanti
  • ✅ requirements.txt: Dipendenze Python
  • ✅ DB.txt.example: Esempio configurazione database

Prossimi Passi Consigliati

Fase 1: Completamento RSN (1-2 settimane)

  1. Implementare data_processing.py completo
  2. Testare con dati reali
  3. Verificare output vs MATLAB
  4. Fix bugs

Fase 2: Completamento Tilt (2-3 settimane)

  1. Implementare conversion, averaging, elaboration
  2. Testare sensori TL, TLHR, BL, PL
  3. Validare calcoli geometrici
  4. Ottimizzare performance

Fase 3: Completamento ATD (2-3 settimane)

  1. Implementare elaborazione sensori principali
  2. Testare calcolo stella
  3. Implementare report generation
  4. Validazione output

Fase 4: Monitoring e Production (1-2 settimane)

  1. Completare sistema notifiche
  2. Setup logging production
  3. Configurare monitoring
  4. Deployment

Fase 5: Advanced Features (ongoing)

  1. Dashboard web
  2. API REST
  3. ML features
  4. Performance optimization

Metriche di Successo

Funzionalità

  • Elaborazione RSN completa e validata
  • Elaborazione Tilt completa e validata
  • Elaborazione ATD completa e validata
  • Sistema allerte funzionante
  • Report automatici

Qualità

  • Test coverage > 80%
  • Zero critical bugs
  • Documentazione completa
  • Code review approved

Performance

  • Tempo elaborazione < 2x MATLAB
  • Uso memoria < 2GB per chain
  • Uptime > 99.5%

Output

  • Differenze numeriche < 1e-6 vs MATLAB
  • Tutti i sensori supportati
  • Formati output compatibili

Conclusioni

La conversione ha creato una solida base per il sistema Python con:

  1. ✅ Architettura pulita e modulare
  2. ✅ Framework completo per RSN (principale modulo)
  3. ✅ Pattern riusabili per Tilt e ATD
  4. ✅ Documentazione estesa
  5. ✅ Best practices Python applicate

Il sistema è pronto per completamento incrementale seguendo i pattern stabiliti.

Effort stimato rimanente: 6-10 settimane per sistema production-ready completo.

Next step immediato: Implementare e testare rsn/data_processing.py con dati reali.

Documento generato: 2025-10-12 Versione Python: 3.8+ Basato su codice MATLAB: 2021-2024

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