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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
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@@ -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
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new file mode 100644
index 0000000..ab9cc76
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,2000 @@
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Binary files /dev/null and b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_15_5_x.xlsx differ
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Binary files /dev/null and b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_20_3.xlsx differ
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Binary files /dev/null and b/apps/ccam/sample_data/20200325_1312/splitted_data/values_20200325_1312_2/out_excel_5_3.xlsx differ
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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 <typename CONFDATATYPE>
struct SignalStateInformation : StateInformation<CONFDATATYPE> {
// Make sure the actual type arguments are matching our expectations.
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<CONFDATATYPE>::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 <typename INDATATYPE, typename CONFDATATYPE, typename PROCDATATYPE>
class SignalState : public Functionality {
// Make sure the actual type arguments are matching our expectations.
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<INDATATYPE>::value),
"input data type not arithmetic");
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<CONFDATATYPE>::value),
"confidence data type is not to arithmetic");
STATIC_ASSERT(
(std::is_arithmetic<PROCDATATYPE>::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<INDATATYPE, CONFDATATYPE> &;
using StepFuncReference = StepFunction<INDATATYPE, CONFDATATYPE> &;
private:
/// SignalStateInfo is a struct of SignalStateInformation that contains
/// information about the current signal state.
SignalStateInformation<CONFDATATYPE> 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<INDATATYPE, HistoryPolicy::FIFO> SampleHistory;
/// DAB is a (usually) small history of the last sample values of which a
/// average is calculated if the DAB is full.
DynamicLengthHistory<INDATATYPE, HistoryPolicy::SRWF> DAB;
/// DABHistory is a history in that the last DABs (to be exact, the averages
/// of the last DABs) are stored.
DynamicLengthHistory<PROCDATATYPE, HistoryPolicy::LIFO> DABHistory;
/// LowestConfidenceMatchingHistory is a history in that the lowest confidence
/// for the current sample matches all history samples are saved.
DynamicLengthHistory<INDATATYPE, HistoryPolicy::FIFO>
LowestConfidenceMatchingHistory;
/// HighestConfidenceMatchingHistory is a history in that the highest
/// confidence for the current sample matches all history samples are saved.
DynamicLengthHistory<INDATATYPE, HistoryPolicy::FIFO>
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<CONFDATATYPE>
insertSample(INDATATYPE Sample) noexcept {
SignalStateInfo.NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance++;
validateSignalState(Sample);
SampleHistory.addEntry(Sample);
DAB.addEntry(Sample);
if (DAB.full()) {
PROCDATATYPE AvgOfDAB = DAB.template average<PROCDATATYPE>();
DABHistory.addEntry(AvgOfDAB);
DAB.clear();
}
FuzzyFunctionNumOfSamplesMatches.setRightLimit(
static_cast<INDATATYPE>(SampleHistory.numberOfEntries()));
FuzzyFunctionNumOfSamplesMismatches.setRightLimit(
static_cast<INDATATYPE>(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<PROCDATATYPE, HistoryPolicy::FIFO>
RelativeDistanceHistory(SampleHistory.maxLength());
// Calculate distances to all history samples.
for (auto &HistorySample : SampleHistory) {
PROCDATATYPE RelativeDistance =
relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(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<CONFDATATYPE>(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<PROCDATATYPE, HistoryPolicy::FIFO>
RelativeDistanceHistory(SampleHistory.maxLength());
// Calculate distances to all history samples.
for (auto &HistorySample : SampleHistory) {
RelativeDistanceHistory.addEntry(
relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(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<CONFDATATYPE>(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<CONFDATATYPE> 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<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
Sample, HistorySample)));
HighestConfidenceMismatching =
fuzzyOR(HighestConfidenceMismatching,
FuzzyFunctionSampleMismatches(
relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
Sample, HistorySample)));
}
LowestConfidenceMatchingHistory.addEntry(LowestConfidenceMatching);
HighestConfidenceMismatchingHistory.addEntry(HighestConfidenceMismatching);
LowestConfidenceMatching = LowestConfidenceMatchingHistory.lowestEntry();
HighestConfidenceMismatching =
HighestConfidenceMismatchingHistory.highestEntry();
SignalStateInfo.ConfidenceStateIsValid =
fuzzyAND(LowestConfidenceMatching,
FuzzyFunctionNumOfSamplesValid(static_cast<INDATATYPE>(
SignalStateInfo.NumberOfInsertedSamplesAfterEntrance)));
SignalStateInfo.ConfidenceStateIsInvalid =
fuzzyOR(HighestConfidenceMismatching,
FuzzyFunctionNumOfSamplesInvalid(static_cast<INDATATYPE>(
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<PartialFunction<uint32_t, float>> DriftTimeFunction(
+ new PartialFunction<uint32_t, float>(
+ {{{1, NumOfLookBacks + 1},
+ std::make_shared<LinearFunction<uint32_t, float>>(
+ 0, 1.f, NumOfLookBacks + 1, 0.f)},
+ {{NumOfLookBacks + 1, std::numeric_limits<uint32_t>::max()},
+ std::make_shared<LinearFunction<uint32_t, float>>(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<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
+ DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1],
+ DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t +
+ 1)])), confTime[t]));
+
+ SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = fuzzyOR(
+ SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting,
+ fuzzyAND(
+ FuzzyFunctionSignalIsDrifting(
+ relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
+ DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1],
+ DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t +
+ 1)])), confTime[t]));
+ */
+ // MULTI
+
+ SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable = fuzzyOR(
+ SignalStateInfo.ConfidenceStateIsStable,
+ FuzzyFunctionSignalIsStable(
+ relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
+ DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1],
+ DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - (t + 1)])) *
+ confTime[t]);
+
+ SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = fuzzyOR(
+ SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting,
+ FuzzyFunctionSignalIsDrifting(
+ relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
+ 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<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
DABHistory[DABHistory.numberOfEntries() - 1], DABHistory[0]));
SignalStateInfo.ConfidenceStateIsDrifting = FuzzyFunctionSignalIsDrifting(
relativeDistance<INDATATYPE, PROCDATATYPE>(
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 <stdint.h>
//#include <vector>
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 <typename CONFDATATYPE> struct StateInformation {
// Make sure the actual type arguments are matching our expectations.
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<CONFDATATYPE>::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 <typename INDATATYPE, typename CONFDATATYPE, typename PROCDATATYPE>
class State : public Functionality {
// Make sure the actual type arguments are matching our expectations.
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<INDATATYPE>::value),
"input data type not arithmetic");
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<CONFDATATYPE>::value),
"confidence abstraction type is not to arithmetic");
STATIC_ASSERT((std::is_arithmetic<PROCDATATYPE>::value),
"process type is not to arithmetic");
protected:
};
} // End namespace agent
} // End namespace rosa
#endif // ROSA_AGENT_SIGNALSTATEDETECTOR_HPP

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Sat, May 17, 2:19 AM (1 d, 42 m)
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