Compare commits
1 Commits
master
...
miband5_de
Author | SHA1 | Date |
---|---|---|
NateSchoolfield | a94b699bbd |
|
@ -0,0 +1 @@
|
||||||
|
c04bc1eb2efaea8efc20882624b9a0f6
|
|
@ -15,7 +15,7 @@ mac_filename = 'mac.txt'
|
||||||
maximize_graph = False
|
maximize_graph = False
|
||||||
|
|
||||||
vibration_settings = {
|
vibration_settings = {
|
||||||
'interval_minutes': 0.1,
|
'interval_minutes': 45,
|
||||||
'duration_seconds': 5,
|
'duration_seconds': 5,
|
||||||
'type': 'random'
|
'type': 'random'
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
|
@ -0,0 +1,63 @@
|
||||||
|
import pyaudio, time, threading
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from matplotlib import pyplot as plt
|
||||||
|
import matplotlib.animation as animation
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
CHUNKSIZE = 1024 # fixed chunk size
|
||||||
|
|
||||||
|
# initialize portaudio
|
||||||
|
p = pyaudio.PyAudio()
|
||||||
|
|
||||||
|
info = p.get_host_api_info_by_index(0)
|
||||||
|
numdevices = info.get('deviceCount')
|
||||||
|
for i in range(0, numdevices):
|
||||||
|
if (p.get_device_info_by_host_api_device_index(0, i).get('maxInputChannels')) > 0:
|
||||||
|
print("Input Device id ", i, " - ", p.get_device_info_by_host_api_device_index(0, i).get('name'))
|
||||||
|
|
||||||
|
stream = p.open(
|
||||||
|
format=pyaudio.paInt16,
|
||||||
|
channels=1,
|
||||||
|
rate=44100,
|
||||||
|
input=True,
|
||||||
|
frames_per_buffer=CHUNKSIZE,
|
||||||
|
input_device_index=18
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.style.use('dark_background')
|
||||||
|
graph_figure = plt.figure()
|
||||||
|
graph_figure.canvas.set_window_title('blesleep')
|
||||||
|
|
||||||
|
graph_axes = graph_figure.add_subplot(1, 1, 1)
|
||||||
|
graph_data = {}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def graph_animation(i):
|
||||||
|
graph_axes.clear()
|
||||||
|
|
||||||
|
graph_axes.plot(numpydata)
|
||||||
|
|
||||||
|
ani = animation.FuncAnimation(graph_figure, graph_animation, interval=1000)
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_audio_data():
|
||||||
|
global numpydata
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
data = stream.read(CHUNKSIZE)
|
||||||
|
numpydata = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
|
||||||
|
time.sleep(1)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
threading.Thread(target=get_audio_data).start()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# close stream
|
||||||
|
stream.stop_stream()
|
||||||
|
stream.close()
|
||||||
|
p.terminate()
|
|
@ -0,0 +1,76 @@
|
||||||
|
import time, os, csv
|
||||||
|
from datetime import datetime
|
||||||
|
from matplotlib import pyplot as plt
|
||||||
|
|
||||||
|
datapath = '/home/daddy/Projects/miband/data/2021_02_07/'
|
||||||
|
window_min = 30
|
||||||
|
figure_height = 9
|
||||||
|
figure_width = 18
|
||||||
|
fullscreen = False
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
files = os.listdir(datapath)
|
||||||
|
wavs = []
|
||||||
|
csvs = []
|
||||||
|
for file in files:
|
||||||
|
if 'wav' in file:
|
||||||
|
wavs.append(file)
|
||||||
|
elif 'csv' in file and 'raw' in file:
|
||||||
|
csvs.append(file)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
event_data_list = []
|
||||||
|
for wav in wavs:
|
||||||
|
event_dict = {
|
||||||
|
'name': wav,
|
||||||
|
'data': {
|
||||||
|
'mov_x': [],
|
||||||
|
'mov_y': [],
|
||||||
|
'bpm_x': [],
|
||||||
|
'bpm_y': []
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
wavtime = datetime.strptime(wav, '%Y_%m_%d__%H_%M_%S.wav')
|
||||||
|
wavestamp = wavtime.timestamp()
|
||||||
|
|
||||||
|
plotdata_mov_x = []
|
||||||
|
plotdata_mov_y = []
|
||||||
|
plotdata_bpm_x = []
|
||||||
|
plotdata_bpm_y = []
|
||||||
|
for mycsv in csvs:
|
||||||
|
with open((datapath + mycsv), newline='') as csvfile:
|
||||||
|
csvreader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
|
||||||
|
for row in csvreader:
|
||||||
|
if abs((float(wavestamp) - float(row['time']))) <= (window_min * 60):
|
||||||
|
if 'bpm' in row:
|
||||||
|
event_dict['data']['bpm_x'].append( int(row['bpm']) )
|
||||||
|
event_dict['data']['bpm_y'].append( datetime.fromtimestamp(float(row['time'])) )
|
||||||
|
elif 'movement' in row:
|
||||||
|
event_dict['data']['mov_x'].append( int(row['movement']) )
|
||||||
|
event_dict['data']['mov_y'].append( datetime.fromtimestamp(float(row['time'])) )
|
||||||
|
|
||||||
|
event_data_list.append(event_dict)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
for event_data in event_data_list:
|
||||||
|
event_name = event_data['name'].rsplit('.', 1)[0]
|
||||||
|
output_png_filename = '{}{}'.format(event_name, ".png")
|
||||||
|
data = event_data['data']
|
||||||
|
plt.close("all")
|
||||||
|
|
||||||
|
fig, ax = plt.subplots()
|
||||||
|
ax2 = ax.twinx()
|
||||||
|
ax.plot(data['bpm_y'], data['bpm_x'], color="red")
|
||||||
|
ax2.plot(data['mov_y'], data['mov_x'], color="blue")
|
||||||
|
|
||||||
|
fig.set_figheight(figure_height)
|
||||||
|
fig.set_figwidth(figure_width)
|
||||||
|
fig.autofmt_xdate()
|
||||||
|
|
||||||
|
if fullscreen:
|
||||||
|
plt.get_current_fig_manager().full_screen_toggle()
|
||||||
|
plt.title(event_name)
|
||||||
|
if data['bpm_y']:
|
||||||
|
plt.savefig(datapath + output_png_filename)
|
||||||
|
plt.show()
|
|
@ -0,0 +1 @@
|
||||||
|
EB:DD:13:97:9C:0D
|
|
@ -0,0 +1,19 @@
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||||
|
x = np.arange(0, 10, 0.1)
|
||||||
|
y1 = 0.05 * x**2
|
||||||
|
y2 = -1 *y1
|
||||||
|
|
||||||
|
fig, ax1 = plt.subplots()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
ax2 = ax1.twinx()
|
||||||
|
figures=[manager.canvas.figure
|
||||||
|
for manager in plt._pylab_helpers.Gcf.get_all_fig_managers()]
|
||||||
|
print(figures)
|
||||||
|
|
||||||
|
ax1.plot(x, y1, 'g-')
|
||||||
|
ax2.plot(x, y2, 'b-')
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.show()
|
Loading…
Reference in New Issue