diff --git a/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/csv_to_excelCSV_and_Tags.py b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/csv_to_excelCSV_and_Tags.py index 0ff0aaa..12d93db 100644 --- a/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/csv_to_excelCSV_and_Tags.py +++ b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/csv_to_excelCSV_and_Tags.py @@ -1,41 +1,41 @@ #!/usr/bin/env python3 import csv import os from os import listdir from os.path import isfile, join -inputPath = "./splitted_data/values_20200325_1312_10/" +inputPath = "./splitted_data/values_20200325_1312_1/" inputFile = "out.csv" inputTags = "tag.csv" outputFileName = "out_excel.csv" headerName = "Tag" classificationOK = ["TRAIN_STABLE", "OPERATION"] setOK = "1" classificationDrift = ["TRAIN_DRIFT_UP", "TRAIN_DRIFT_DOWN"] setDrift = "2" with open(inputPath + "/" + inputFile, 'r') as file: file_content = file.readlines() with open(inputPath + "/" + inputTags, 'r') as t: reader = csv.reader(t) tags = list(reader) file_content[0] = file_content[0][:-1] + headerName + file_content[0][-1:] for i in range(1,len(file_content)): if tags[i-1][0] in classificationOK: file_content[i] = file_content[i][:-1] + setOK + file_content[i][-1:] elif tags[i-1][0] in classificationDrift: file_content[i] = file_content[i][:-1] + setDrift + file_content[i][-1:] else: print(tags[i-1][0], " is not included! i = ", i) input() file_content = [f.replace(',', ';') for f in file_content] file_content = [f.replace('.', ',') for f in file_content] with open(inputPath + "/" + outputFileName, 'w') as file: file.writelines(file_content) diff --git a/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/config.json b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/config.json index 37b63dc..ffee526 100644 --- a/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/config.json +++ b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/config.json @@ -1,21 +1,21 @@ { "OutputFilePath" : "out.csv", "BrokenCounter" : 20, "NumberOfSimulationCycles" : 2000, "DownsamplingRate" : 1, "SignalConfigurations" : [ { "Name" : "value", "InputPath" : "value.csv", "Output" : false, "InnerBound" : 0.01, "OuterBound" : 0.14, "InnerBoundDrift" : 0.00001, "OuterBoundDrift" : 0.0001, "SampleHistorySize" : 10, - "DABSize" : 10, - "DABHistorySize" : 5 + "DABSize" : 20, + "DABHistorySize" : 2000 } ] } diff --git a/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/out_excel.csv b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/out_excel.csv new file mode 100644 index 0000000..e3b1bae --- /dev/null +++ b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_1/out_excel.csv @@ -0,0 +1,2000 @@ +value;StateID;Confidence State Valid;Confidence State Invalid;Confidence Inputs Matching;Confidence Outputs Matching;Confidence Inputs Mismatching;Confidence Outputs Mismatching;State Condition;Confidence System Functioning;Confidence System Malfunctioning;Overall Confidence;Tag +46,0084;1;0,1;0,9;0;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0107;1;0,2;0,8;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0052;1;0,3;0,7;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0088;1;0,4;0,6;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0083;1;0,5;0,5;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0072;1;0,6;0,4;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0094;1;0,7;0,3;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0096;1;0,8;0,2;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0079;1;0,9;0,1;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0084;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0055;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,007;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0069;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0097;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0076;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0079;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0095;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0077;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0086;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0077;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0092;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0099;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0109;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0089;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0084;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0061;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0074;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 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0000000..ab9cc76 --- /dev/null +++ b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel.csv @@ -0,0 +1,2000 @@ +value;StateID;Confidence State Valid;Confidence State Invalid;Confidence Inputs Matching;Confidence Outputs Matching;Confidence Inputs Mismatching;Confidence Outputs Mismatching;State Condition;Confidence System Functioning;Confidence System Malfunctioning;Overall Confidence;Tag +46,0067;1;0,1;0,9;0;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,012;1;0,2;0,8;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0073;1;0,3;0,7;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0065;1;0,4;0,6;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0054;1;0,5;0,5;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0102;1;0,6;0,4;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0039;1;0,7;0,3;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0102;1;0,8;0,2;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0051;1;0,9;0,1;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0069;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0079;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0087;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0072;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0074;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,0091;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 +46,006;1;1;0;1;0;1;0;0;1;0;0;1 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b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_20_3.xlsx new file mode 100644 index 0000000..5756e57 Binary files /dev/null and b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_20_3.xlsx differ diff --git a/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_5_3.xlsx b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_5_3.xlsx new file mode 100644 index 0000000..d2e0927 Binary files /dev/null and b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_5_3.xlsx differ diff --git a/include/rosa/agent/SignalState.hpp b/include/rosa/agent/SignalState.hpp index 4abbb5d..9230b89 100644 --- a/include/rosa/agent/SignalState.hpp +++ b/include/rosa/agent/SignalState.hpp @@ -1,511 +1,609 @@ //===-- rosa/agent/SignalState.hpp ------------------------------*- C++ -*-===// // // The RoSA Framework // //===----------------------------------------------------------------------===// /// /// \file rosa/agent/SignalState.hpp /// /// \author Maximilian Götzinger (maximilian.goetzinger@tuwien.ac.at) /// /// \date 2019 /// /// \brief Definition of *signal state* *functionality*. /// //===----------------------------------------------------------------------===// #ifndef ROSA_AGENT_SIGNALSTATE_HPP #define ROSA_AGENT_SIGNALSTATE_HPP #include "rosa/agent/FunctionAbstractions.hpp" #include "rosa/agent/Functionality.h" #include "rosa/agent/History.hpp" #include "rosa/agent/State.hpp" #include "rosa/support/math.hpp" namespace rosa { namespace agent { /// Signal properties defining the properties of the signal which is monitored /// by \c rosa::agent::SignalStateDetector and is saved in \c /// rosa::agent::SignalStateInformation. enum SignalProperties : uint8_t { INPUT = 0, ///< The signal is an input signal OUTPUT = 1 ///< The signal is an output signal }; /// TODO: write description template struct SignalStateInformation : StateInformation { // Make sure the actual type arguments are matching our expectations. STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "confidence type is not to arithmetic"); /// ConfidenceOfMatchingState is the confidence how good the new sample /// matches the state. CONFDATATYPE ConfidenceOfMatchingState; /// ConfidenceOfMatchingState is the confidence how bad the new sample /// matches the state. CONFDATATYPE ConfidenceOfMismatchingState; /// The SignalProperty saves whether the monitored signal is an input our /// output signal. SignalProperties SignalProperty; /// The SignalStateIsValid saves the number of samples which have been /// inserted into the state after entering it. uint32_t NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance; public: SignalStateInformation(unsigned int SignalStateID, SignalProperties _SignalProperty) { this->StateID = SignalStateID; this->SignalProperty = _SignalProperty; this->StateCondition = StateConditions::UNKNOWN; this->NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance = 0; this->StateIsValid = false; this->StateJustGotValid = false; this->StateIsValidAfterReentrance = false; this->ConfidenceStateIsValid = 0; this->ConfidenceStateIsInvalid = 0; this->ConfidenceStateIsStable = 0; this->ConfidenceStateIsDrifting = 0; } SignalStateInformation() = default; }; /// \tparam INDATATYPE type of input data, \tparam CONFDATATYPE type of /// data in that the confidence values are given, \tparam PROCDATATYPE type of /// the relative distance and the type of data in which DABs are saved. template class SignalState : public Functionality { // Make sure the actual type arguments are matching our expectations. STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "input data type not arithmetic"); STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "confidence data type is not to arithmetic"); STATIC_ASSERT( (std::is_arithmetic::value), "process data type (DAB and Relative Distance) is not to arithmetic"); public: // For the convinience to write a shorter data type name using PartFuncReference = PartialFunction &; using StepFuncReference = StepFunction &; private: /// SignalStateInfo is a struct of SignalStateInformation that contains /// information about the current signal state. SignalStateInformation SignalStateInfo; /// The FuzzyFunctionSampleMatches is the fuzzy function that gives the /// confidence how good the new sample matches another sample in the sample /// history. PartFuncReference FuzzyFunctionSampleMatches; /// The FuzzyFunctionSampleMismatches is the fuzzy function that gives the /// confidence how bad the new sample matches another sample in the sample /// history. PartFuncReference FuzzyFunctionSampleMismatches; /// The FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches is the fuzzy function that gives the /// confidence how many samples from the sampe history match the new sample. StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches; /// The FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches is the fuzzy function that gives /// the confidence how many samples from the sampe history mismatch the new /// sample. StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches; /// The FuzzyFunctionSampleValid is the fuzzy function that gives the /// confidence how good one matches another sample in the sample /// history. This is done to evaluate whether a state is valid. PartFuncReference FuzzyFunctionSampleValid; /// The FuzzyFunctionSampleInvalid is the fuzzy function that gives the /// confidence how bad one sample matches another sample in the sample /// history. This is done to evaluate whether a state is invalid. PartFuncReference FuzzyFunctionSampleInvalid; /// The FuzzyFunctionNumOfSamplesValid is the fuzzy function that gives the /// confidence how many samples from the sample history match another sample. /// This is done to evaluate whether a state is valid. StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesValid; /// The FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid is the fuzzy function that gives /// the confidence how many samples from the sample history mismatch another /// sample. This is done to evaluate whether a state is invalid. StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid; /// The FuzzyFunctionSignalIsDrifting is the fuzzy function that gives the /// confidence how likely it is that the signal (resp. the state of a signal) /// is drifting. PartFuncReference FuzzyFunctionSignalIsDrifting; /// The FuzzyFunctionSignalIsStable is the fuzzy function that gives the /// confidence how likely it is that the signal (resp. the state of a signal) /// is stable (not drifting). PartFuncReference FuzzyFunctionSignalIsStable; /// SampleHistory is a history in that the last sample values are stored. DynamicLengthHistory SampleHistory; /// DAB is a (usually) small history of the last sample values of which a /// average is calculated if the DAB is full. DynamicLengthHistory DAB; /// DABHistory is a history in that the last DABs (to be exact, the averages /// of the last DABs) are stored. DynamicLengthHistory DABHistory; /// LowestConfidenceMatchingHistory is a history in that the lowest confidence /// for the current sample matches all history samples are saved. DynamicLengthHistory LowestConfidenceMatchingHistory; /// HighestConfidenceMatchingHistory is a history in that the highest /// confidence for the current sample matches all history samples are saved. DynamicLengthHistory HighestConfidenceMismatchingHistory; /// TempConfidenceMatching is the confidence how good a sample matches the /// state. However, the value of this variable is only needed temporarly. CONFDATATYPE TempConfidenceMatching = 0; /// TempConfidenceMatching is the confidence how bad a sample matches the /// state. However, the value of this variable is only needed temporarly. CONFDATATYPE TempConfidenceMismatching = 0; public: /// Creates an instance by setting all parameters /// \param SignalStateID The Id of the SignalStateinfo \c /// SignalStateInformation. /// /// \param FuzzyFunctionSampleMatches The FuzzyFunctionSampleMatches is the /// fuzzy function that gives the confidence how good the new sample matches /// another sample in the sample history. /// /// \param FuzzyFunctionSampleMismatches The FuzzyFunctionSampleMismatches is /// the fuzzy function that gives the confidence how bad the new sample /// matches another sample in the sample history. /// /// \param FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches The /// FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches is the fuzzy function that gives the /// confidence how many samples from the sampe history match the new sample. /// /// \param FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches The /// FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches is the fuzzy function that gives the /// confidence how many samples from the sampe history mismatch the new /// sample. /// /// \param FuzzyFunctionSignalIsDrifting The FuzzyFunctionSignalIsDrifting is /// the fuzzy function that gives the confidence how likely it is that the /// signal (resp. the state of a signal) is drifting. /// /// \param FuzzyFunctionSignalIsStable The FuzzyFunctionSignalIsStable is the /// fuzzy function that gives the confidence how likely it is that the signal /// (resp. the state of a signal) is stable (not drifting). /// /// \param SampleHistorySize Size of the Sample History \c /// DynamicLengthHistory . SampleHistory is a history in that the last sample /// values are stored. /// /// \param DABSize Size of DAB \c DynamicLengthHistory . DAB is a (usually) /// small history of the last sample values of which a average is calculated /// if the DAB is full. /// /// \param DABHistorySize Size of the DABHistory \c DynamicLengthHistory . /// DABHistory is a history in that the last DABs (to be exact, the averages /// of the last DABs) are stored. /// SignalState(uint32_t SignalStateID, SignalProperties SignalProperty, uint32_t SampleHistorySize, uint32_t DABSize, uint32_t DABHistorySize, PartFuncReference FuzzyFunctionSampleMatches, PartFuncReference FuzzyFunctionSampleMismatches, StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches, StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches, PartFuncReference FuzzyFunctionSampleValid, PartFuncReference FuzzyFunctionSampleInvalid, StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesValid, StepFuncReference FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid, PartFuncReference FuzzyFunctionSignalIsDrifting, PartFuncReference FuzzyFunctionSignalIsStable) noexcept : SignalStateInfo{SignalStateID, SignalProperty}, FuzzyFunctionSampleMatches(FuzzyFunctionSampleMatches), FuzzyFunctionSampleMismatches(FuzzyFunctionSampleMismatches), FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches(FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches), FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches( FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches), FuzzyFunctionSampleValid(FuzzyFunctionSampleValid), FuzzyFunctionSampleInvalid(FuzzyFunctionSampleInvalid), FuzzyFunctionNumOfSamplesValid(FuzzyFunctionNumOfSamplesValid), FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid(FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid), FuzzyFunctionSignalIsDrifting(FuzzyFunctionSignalIsDrifting), FuzzyFunctionSignalIsStable(FuzzyFunctionSignalIsStable), SampleHistory(SampleHistorySize), DAB(DABSize), DABHistory(DABHistorySize), LowestConfidenceMatchingHistory(SampleHistorySize), HighestConfidenceMismatchingHistory(SampleHistorySize) {} /// Destroys \p this object. ~SignalState(void) = default; void leaveSignalState(void) noexcept { DAB.clear(); SignalStateInfo.NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance = 0; SignalStateInfo.StateIsValidAfterReentrance = false; } SignalStateInformation insertSample(INDATATYPE Sample) noexcept { SignalStateInfo.NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance++; validateSignalState(Sample); SampleHistory.addEntry(Sample); DAB.addEntry(Sample); if (DAB.full()) { PROCDATATYPE AvgOfDAB = DAB.template average(); DABHistory.addEntry(AvgOfDAB); DAB.clear(); } FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches.setRightLimit( static_cast(SampleHistory.numberOfEntries())); FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches.setRightLimit( static_cast(SampleHistory.numberOfEntries())); checkSignalStability(); SignalStateInfo.ConfidenceOfMatchingState = TempConfidenceMatching; SignalStateInfo.ConfidenceOfMismatchingState = TempConfidenceMismatching; return SignalStateInfo; } /// Gives the confidence how likely the new sample matches the signal state. /// /// \param Sample is the actual sample of the observed signal. /// /// \return the confidence of the new sample is matching the signal state. CONFDATATYPE confidenceSampleMatchesSignalState(INDATATYPE Sample) noexcept { CONFDATATYPE ConfidenceOfBestCase = 0; DynamicLengthHistory RelativeDistanceHistory(SampleHistory.maxLength()); // Calculate distances to all history samples. for (auto &HistorySample : SampleHistory) { PROCDATATYPE RelativeDistance = relativeDistance(Sample, HistorySample); RelativeDistanceHistory.addEntry(RelativeDistance); } // Sort all calculated distances so that the lowest distance (will get the // highest confidence) is at the beginning. RelativeDistanceHistory.sortAscending(); CONFDATATYPE ConfidenceOfWorstFittingSample = 1; // Case 1 means that one (the best fitting) sample of the history is // compared with the new sample. Case 2 means the two best history samples // are compared with the new sample. And so on. // TODO (future): to accelerate . don't start with 1 start with some higher // number because a low number (i guess lower than 5) will definetely lead // to a low confidence. except the history is not full. // Case 1 means that one (the best fitting) sample of the history is // compared with the new sample. Case 2 means the two best history samples // are compared with the new sample. And so on. for (uint32_t Case = 0; Case < RelativeDistanceHistory.numberOfEntries(); Case++) { CONFDATATYPE ConfidenceFromRelativeDistance; if (std::isinf(RelativeDistanceHistory[Case])) { // TODO (future): if fuzzy is defined in a way that infinity is not 0 it // would be a problem. ConfidenceFromRelativeDistance = 0; } else { ConfidenceFromRelativeDistance = FuzzyFunctionSampleMatches(RelativeDistanceHistory[Case]); } ConfidenceOfWorstFittingSample = fuzzyAND(ConfidenceOfWorstFittingSample, ConfidenceFromRelativeDistance); ConfidenceOfBestCase = fuzzyOR(ConfidenceOfBestCase, fuzzyAND(ConfidenceOfWorstFittingSample, FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches( static_cast(Case) + 1))); } TempConfidenceMatching = ConfidenceOfBestCase; return ConfidenceOfBestCase; } /// Gives the confidence how likely the new sample mismatches the signal /// state. /// /// \param Sample is the actual sample of the observed signal. /// /// \return the confidence of the new sample is mismatching the signal state. CONFDATATYPE confidenceSampleMismatchesSignalState(INDATATYPE Sample) noexcept { float ConfidenceOfWorstCase = 1; DynamicLengthHistory RelativeDistanceHistory(SampleHistory.maxLength()); // Calculate distances to all history samples. for (auto &HistorySample : SampleHistory) { RelativeDistanceHistory.addEntry( relativeDistance(Sample, HistorySample)); } // Sort all calculated distances so that the highest distance (will get the // lowest confidence) is at the beginning. RelativeDistanceHistory.sortDescending(); CONFDATATYPE ConfidenceOfBestFittingSample = 0; // TODO (future): to accelerate -> don't go until end. Confidences will only // get higher. See comment in "CONFDATATYPE // confidenceSampleMatchesSignalState(INDATATYPE Sample)". // Case 1 means that one (the worst fitting) sample of the history is // compared with the new sample. Case 2 means the two worst history samples // are compared with the new sample. And so on. for (uint32_t Case = 0; Case < RelativeDistanceHistory.numberOfEntries(); Case++) { CONFDATATYPE ConfidenceFromRelativeDistance; if (std::isinf(RelativeDistanceHistory[Case])) { ConfidenceFromRelativeDistance = 1; } else { ConfidenceFromRelativeDistance = FuzzyFunctionSampleMismatches(RelativeDistanceHistory[Case]); } ConfidenceOfBestFittingSample = fuzzyOR(ConfidenceOfBestFittingSample, ConfidenceFromRelativeDistance); ConfidenceOfWorstCase = fuzzyAND(ConfidenceOfWorstCase, fuzzyOR(ConfidenceOfBestFittingSample, FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches( static_cast(Case) + 1))); } TempConfidenceMismatching = ConfidenceOfWorstCase; return ConfidenceOfWorstCase; } /// Gives information about the current signal state. /// /// \return a struct SignalStateInformation that contains information about /// the current signal state. SignalStateInformation signalStateInformation(void) noexcept { return SignalStateInfo; } private: void validateSignalState(INDATATYPE Sample) { // TODO (future): WorstConfidenceDistance and BestConfidenceDistance could // be set already in "CONFDATATYPE // confidenceSampleMatchesSignalState(INDATATYPE Sample)" and "CONFDATATYPE // confidenceSampleMismatchesSignalState(INDATATYPE Sample)" when the new // sample is compared to all history samples. This would save a lot time // because the comparisons are done only once. However, it has to be asured // that the these two functions are called before the insertation, and the // FuzzyFunctions for validation and matching have to be the same! CONFDATATYPE LowestConfidenceMatching = 1; CONFDATATYPE HighestConfidenceMismatching = 0; for (auto &HistorySample : SampleHistory) { // TODO (future): think about using different fuzzy functions for // validation and matching. LowestConfidenceMatching = fuzzyAND( LowestConfidenceMatching, FuzzyFunctionSampleMatches(relativeDistance( Sample, HistorySample))); HighestConfidenceMismatching = fuzzyOR(HighestConfidenceMismatching, FuzzyFunctionSampleMismatches( relativeDistance( Sample, HistorySample))); } LowestConfidenceMatchingHistory.addEntry(LowestConfidenceMatching); HighestConfidenceMismatchingHistory.addEntry(HighestConfidenceMismatching); LowestConfidenceMatching = LowestConfidenceMatchingHistory.lowestEntry(); HighestConfidenceMismatching = HighestConfidenceMismatchingHistory.highestEntry(); SignalStateInfo.ConfidenceStateIsValid = fuzzyAND(LowestConfidenceMatching, FuzzyFunctionNumOfSamplesValid(static_cast( SignalStateInfo.NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance))); SignalStateInfo.ConfidenceStateIsInvalid = fuzzyOR(HighestConfidenceMismatching, FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid(static_cast( SignalStateInfo.NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance))); if (SignalStateInfo.ConfidenceStateIsValid > SignalStateInfo.ConfidenceStateIsInvalid) { if (SignalStateInfo.StateIsValid) { SignalStateInfo.StateJustGotValid = false; } else { SignalStateInfo.StateJustGotValid = true; } SignalStateInfo.StateIsValid = true; SignalStateInfo.StateIsValidAfterReentrance = true; } } void checkSignalStability(void) { + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = 0; + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = 0; + if (DABHistory.numberOfEntries() >= 2) { + + // std::cout << "HistLength = " << DABHistory.numberOfEntries() << + // std::endl; + + // EXPERIMENTING -> Next lines are new and quick and dirty implemented + // unsigned int NumOfLookBacks = 3; + // float confTime[5] = {1.f, 1.f, 0.67f, 0.33f, 0.f}; + // unsigned int NumOfLookBacks = 1; + // float confTime[3] = {1.f, 1.f, 0.f}; + // unsigned int NumOfLookBacks = 5; + // float confTime[7] = {1.f, 1.f, 0.8f, 0.6f, 0.4f, 0.2f, 0.f}; + + unsigned int NumOfLookBacks = 10; + float confTime[12] = {1.f, 1.f, 0.9f, 0.8f, 0.7f, 0.6f, + 0.5f, 0.4f, 0.3f, 0.2f, 0.1f, 0.f}; + + /* + std::shared_ptr> DriftTimeFunction( + new PartialFunction( + {{{1, NumOfLookBacks + 1}, + std::make_shared>( + 0, 1.f, NumOfLookBacks + 1, 0.f)}, + {{NumOfLookBacks + 1, std::numeric_limits::max()}, + std::make_shared>(0.f, 0.f)}}, + 1.f)); + */ + + // SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = 0; + // SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = 0; + + for (unsigned int t = 1; + t <= NumOfLookBacks && t < DABHistory.numberOfEntries(); t++) { + + // std::cout << "ConfidenceStateIsStable (before) = " + // << SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable << std::endl; + + // AND + /* + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = fuzzyOR( + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable, + fuzzyAND( + FuzzyFunctionSignalIsStable( + relativeDistance( + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t + + 1)])), confTime[t])); + + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = fuzzyOR( + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting, + fuzzyAND( + FuzzyFunctionSignalIsDrifting( + relativeDistance( + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t + + 1)])), confTime[t])); + */ + // MULTI + + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = fuzzyOR( + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable, + FuzzyFunctionSignalIsStable( + relativeDistance( + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t + 1)])) * + confTime[t]); + + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = fuzzyOR( + SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting, + FuzzyFunctionSignalIsDrifting( + relativeDistance( + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], + DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t + 1)])) * + confTime[t]); + + // std::cout << "t = " << t << ", HistLength = " << + // DABHistory.numberOfEntries() << std::endl; + } + + // std::cout << "ConfidenceStateIsStable (after) = " + // << SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable << std::endl; + + /* + std::cout << "SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = " + << SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable + << ", SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = " + << SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting << std::endl; + getchar(); + */ + + // EXPERIMENTING -> following outcommented block was the published code + /* SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = FuzzyFunctionSignalIsStable( relativeDistance( DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], DABHistory[0])); SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = FuzzyFunctionSignalIsDrifting( relativeDistance( DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], DABHistory[0])); - } else { + */ + } + /* + else { // Initializing the following variables because (at this moment) we do not // know if the signal is stable or drifting. SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = 0; SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = 0; } + */ if (SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable > SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting) { SignalStateInfo.StateCondition = StateConditions::STABLE; } else if (SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable < SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting) { SignalStateInfo.StateCondition = StateConditions::DRIFTING; } else { SignalStateInfo.StateCondition = StateConditions::UNKNOWN; } } }; } // End namespace agent } // End namespace rosa #endif // ROSA_AGENT_SIGNALSTATE_HPP diff --git a/include/rosa/agent/State.hpp b/include/rosa/agent/State.hpp index cd29062..128baee 100644 --- a/include/rosa/agent/State.hpp +++ b/include/rosa/agent/State.hpp @@ -1,93 +1,93 @@ //===-- rosa/agent/State.hpp ------------------------------------*- C++ -*-===// // // The RoSA Framework // // Distributed under the terms and conditions of the Boost Software License 1.0. // See accompanying file LICENSE. // // If you did not receive a copy of the license file, see // http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt. // //===----------------------------------------------------------------------===// /// /// \file rosa/agent/State.hpp /// /// \author Maximilian Götzinger (maximilian.goetzinger@tuwien.ac.at) /// /// \date 2019 /// /// \brief Definition of *state* *functionality*. /// //===----------------------------------------------------------------------===// #ifndef ROSA_AGENT_STATE_HPP #define ROSA_AGENT_STATE_HPP #include "rosa/agent/Functionality.h" //#include "rosa/agent/FunctionAbstractions.hpp" //#include "rosa/agent/History.hpp" #include "rosa/support/debug.hpp" #include //#include namespace rosa { namespace agent { /// State conditions defining how the condition of a \c rosa::agent::State is /// saved in \c rosa::agent::StateInformation. enum StateConditions : char { - UNKNOWN = '0', ///< The state is unknown - STABLE = '1', ///< The state is stable - DRIFTING = '2', ///< The state is drifting - MALFUNCTIONING = '3' ///< Malfunction + UNKNOWN = 0, ///< The state is unknown + STABLE = 1, ///< The state is stable + DRIFTING = 2, ///< The state is drifting + MALFUNCTIONING = 3 ///< Malfunction }; template struct StateInformation { // Make sure the actual type arguments are matching our expectations. STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "confidence type is not to arithmetic"); /// The StateID stores the ID of the state. unsigned int StateID; /// The StateCondition shows the condition of a state (stable, drifting, or /// unknown) StateConditions StateCondition; /// The StateIsValid shows whether a state is valid or invalid. In this /// context, valid means that enough samples which are in close proximitry /// have been inserted into the state. bool StateIsValid; /// The StateJustGotValid shows whether a state got valid (toggled from /// invalid to valid) during the current inserted sample. bool StateJustGotValid; /// The StateIsValidAfterReentrance shows whether a state is valid after the /// variable changed back to it again. bool StateIsValidAfterReentrance; /// TODO: describe CONFDATATYPE ConfidenceStateIsValid; CONFDATATYPE ConfidenceStateIsInvalid; CONFDATATYPE ConfidenceStateIsStable; CONFDATATYPE ConfidenceStateIsDrifting; }; template class State : public Functionality { // Make sure the actual type arguments are matching our expectations. STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "input data type not arithmetic"); STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "confidence abstraction type is not to arithmetic"); STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic::value), "process type is not to arithmetic"); protected: }; } // End namespace agent } // End namespace rosa #endif // ROSA_AGENT_SIGNALSTATEDETECTOR_HPP