23.09

apteronotus_code/Q10.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import os
+import numpy as np
+from IPython import embed
+import matplotlib.pyplot as plt
+from jar_functions import parse_infodataset
+from jar_functions import adjust_eodf
+
+base_path = 'D:\\jar_project\\JAR\\sin'
+
+identifier = ['2018lepto1',
+              '2018lepto4',
+              '2018lepto5',
+              '2018lepto76',
+              '2018lepto98',
+              '2019lepto03',
+              '2019lepto24',
+              '2019lepto27',
+              '2019lepto30',
+              '2020lepto04',
+              '2020lepto06',
+              '2020lepto16',
+              '2020lepto19',
+              '2020lepto20']
+
+av_temperature = []
+for ID in identifier:
+    temperature = []
+    datapath = os.path.join(base_path, ID)
+    for dataset in os.listdir(datapath):
+        if dataset == 'prerecordings':
+            continue
+        data = os.path.join(datapath, dataset, 'info.dat')
+        #print(data)
+        i, temp = parse_infodataset(data)
+        temperature.append(float(temp[0]))
+    print(i)
+    print(np.mean(temperature))
+    av_temperature.append(np.mean(temperature))
+
+embed()

notes

@@ -6,8 +6,8 @@
 + fish_properties:
     - step_response eigen: hier für fit relative JAR mit Normierung, bei Normierung einfach wenn j < 1Hz raus oderso
     - hauptsächlich auf f_c und tau konzentrieren, vor allem auch beides auftragen, gewicht/größe noch nehmen
-+ phaseshift_all: wenn negativer gain in fit --> +pi rechnen
-+ Q10 Wert aus Formel von Jan auf base_frequenz rechnen
++ phaseshift_all: wenn negativer gain in fit --> +pi rechnen, dann modulo
++ Q10 Wert aus Formel von Jan auf base_frequenz rechnen (adjust-eodf in jar_functions)
 
 long term:
 - extra datei mit script drin um fertige daten darzustellen, den fit-code nur zur datenverarbeitung verwenden