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#!/usr/bin/python 

# -*- coding: utf-8 -*- 

""" 

The freqattributes.core test suite. 

""" 

 

from obspy.signal import freqattributes, util 

from scipy import signal 

from math import pi 

import numpy as np 

import os 

import unittest 

 

 

# only tests for windowed data are implemented currently 

 

class FreqTraceTestCase(unittest.TestCase): 

    """ 

    Test cases for frequency attributes 

    """ 

    def setUp(self): 

        # directory where the test files are located 

        self.path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'data') 

        file = os.path.join(self.path, '3cssan.hy.1.MBGA_Z') 

        f = open(file) 

        self.res = np.loadtxt(f) 

        f.close() 

        file = os.path.join(self.path, 'MBGA_Z.ASC') 

        f = open(file) 

        self.data = np.loadtxt(f) 

        f.close() 

        #self.path = os.path.dirname(__file__) 

        #self.res = np.loadtxt("3cssan.hy.1.MBGA_Z") 

        #data = np.loadtxt("MBGA_Z.ASC") 

        self.n = 256 

        self.fs = 75 

        self.smoothie = 3 

        self.fk = [2, 1, 0, -1, -2] 

        self.inc = int(0.05 * self.fs) 

        self.nc = 12 

        self.p = np.floor(3 * np.log(self.fs)) 

        #[0] Time (k*inc) 

        #[1] A_norm 

        #[2] dA_norm 

        #[3] dAsum 

        #[4] dA2sum 

        #[5] ct 

        #[6] dct 

        #[7] omega 

        #[8] domega 

        #[9] sigma 

        #[10] dsigma 

        #[11] logcep 

        #[12] logcep 

        #[13] logcep 

        #[14] dperiod 

        #[15] ddperiod 

        #[16] bwith 

        #[17] dbwith 

        #[18] cfreq 

        #[19] dcfreq 

        #[20] hob1 

        #[21] hob2 

        #[22] hob3 

        #[23] hob4 

        #[24] hob5 

        #[25] hob6 

        #[26] hob7 

        #[27] hob8 

        #[28] phi12 

        #[29] dphi12 

        #[30] phi13 

        #[31] dphi13 

        #[32] phi23 

        #[33] dphi23 

        #[34] lv_h1 

        #[35] lv_h2 

        #[36] lv_h3 

        #[37] dlv_h1 

        #[38] dlv_h2 

        #[39] dlv_h3 

        #[40] rect 

        #[41] drect 

        #[42] plan 

        #[43] dplan 

        self.data_win, self.nwin, self.no_win = \ 

            util.enframe(self.data, signal.hamming(self.n), self.inc) 

        self.data_win_bc, self.nwin_, self.no_win_ = \ 

            util.enframe(self.data, np.ones(self.n), self.inc) 

        #self.data_win = data 

 

    def test_cfrequency(self): 

        """ 

        """ 

        cfreq = freqattributes.cfrequency(self.data_win_bc, self.fs, 

                                          self.smoothie, self.fk) 

        rms = np.sqrt(np.sum((cfreq[0] - self.res[:, 18]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 18] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

        rms = np.sqrt(np.sum((cfreq[1] - self.res[:, 19]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 19] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

 

    def test_bwith(self): 

        """ 

        """ 

        bwith = freqattributes.bwith(self.data_win, self.fs, self.smoothie, 

                                     self.fk) 

        rms = np.sqrt(np.sum((bwith[0] - self.res[:, 16]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 16] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

        rms = np.sqrt(np.sum((bwith[1] - self.res[:, 17]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 17] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

 

    def test_domper(self): 

        """ 

        """ 

        dperiod = freqattributes.domperiod(self.data_win, self.fs, 

                                           self.smoothie, self.fk) 

        rms = np.sqrt(np.sum((dperiod[0] - self.res[:, 14]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 14] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

        rms = np.sqrt(np.sum((dperiod[1] - self.res[:, 15]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 15] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

 

    def test_logcep(self): 

        """ 

        """ 

        cep = freqattributes.logcep(self.data_win, self.fs, self.nc, self.p, 

                                    self.n, 'Hamming') 

        rms = np.sqrt(np.sum((cep[0] - self.res[:, 11]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 11] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

        rms = np.sqrt(np.sum((cep[1] - self.res[:, 12]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 12] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

        rms = np.sqrt(np.sum((cep[2] - self.res[:, 13]) ** 2) / 

                      np.sum(self.res[:, 13] ** 2)) 

        self.assertEqual(rms < 1.0e-5, True) 

 

    def test_pgm(self): 

        """ 

        """ 

        # flat array of zeros 

        data = np.zeros(100) 

        pgm = freqattributes.pgm(data, 1.0, 1.0) 

        self.assertEqual(pgm, (0.0, 0.0, 0.0, 0.0)) 

        # spike in middle of signal 

        data[50] = 1.0 

        (pg, m_dis, m_vel, m_acc) = freqattributes.pgm(data, 1.0, 1.0) 

        self.assertAlmostEqual(pg, 0.537443503597, 6) 

        self.assertEqual(m_dis, 1.0) 

        self.assertEqual(m_vel, 0.5) 

        self.assertEqual(m_acc, 0.5) 

        # flat array with one circle of sin (degree) 

        data = np.zeros(400) 

        for i in range(360): 

            data[i + 20] = np.sin(i * pi / 180) 

        (pg, m_dis, m_vel, m_acc) = freqattributes.pgm(data, 1.0, 1.0) 

        self.assertAlmostEqual(pg, 0.00902065171505, 6) 

        self.assertEqual(m_dis, 1.0) 

        self.assertAlmostEqual(m_vel, 0.0174524064373, 6) 

        self.assertAlmostEqual(m_acc, 0.00872487417563, 6) 

 

 

def suite(): 

    return unittest.makeSuite(FreqTraceTestCase, 'test') 

 

 

if __name__ == '__main__': 

    unittest.main(defaultTest='suite')