-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
fabric.py
46 lines (31 loc) · 5.93 KB
/
fabric.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
'''
Data of plots of sonar signals when directed on a fabric type object
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import numpy.polynomial.polynomial as poly
# x = [95.27083333333334, 95.27083333333334, 95.27083333333334, 95.27083333333334, 96.33333333333333, 98.45833333333334, 98.45833333333334, 99.875, 101.29166666666667, 102.70833333333333, 104.47916666666666, 106.25, 107.31249999999999, 109.43749999999999, 111.20833333333333, 112.625, 112.97916666666667, 113.68750000000001, 115.8125, 118.29166666666669, 121.125, 121.83333333333333, 123.95833333333333, 126.08333333333333, 127.49999999999999, 128.91666666666666, 129.97916666666666, 130.6875, 132.8125, 134.58333333333331, 136.35416666666666, 136.70833333333331, 138.12499999999997, 138.83333333333334, 140.25, 142.72916666666666, 144.14583333333331, 144.85416666666666, 146.62499999999997, 148.75, 150.52083333333331, 151.9375, 153.70833333333334, 155.47916666666666, 158.31250000000003, 160.08333333333334, 161.85416666666666, 164.33333333333331, 166.10416666666666, 166.81249999999997, 133.875, 171.41666666666666, 171.41666666666666, 173.54166666666666, 174.24999999999997]
# y = [0.650765061378479, 0.6370227336883545, 0.6374201774597168, 0.6410598158836365, 0.3281908333301544, 0.4493410289287567, 0.27051836252212524, 0.5308974981307983, 0.3982454538345337, 0.35516348481178284, 0.5653554201126099, 0.4935842752456665, 0.255448579788208, 0.34674596786499023, 0.35259056091308594, 0.4324176013469696, 0.466949462890625, 0.4959551990032196, 0.42767468094825745, 0.32285642623901367, 0.2930300831794739, 0.3821220397949219, 0.31120988726615906, 0.4457703232765198, 0.3281427323818207, 0.2912808060646057, 0.09128093719482422, 0.2476787567138672, 0.13887274265289307, 0.24168775975704193, 0.12274181842803955, 0.29321789741516113, 0.2845001220703125, 0.2669273614883423, 0.21977722644805908, 0.1811629831790924, 0.17130887508392334, 0.16615337133407593, 0.24973487854003906, 0.17762836813926697, 0.14905038475990295, 0.13549166917800903, 0.13080474734306335, 0.1478426307439804, 0.13412341475486755, 0.13389462232589722, 0.084096260368824, 0.11156962811946869, 0.08763468265533447, 0.09392397105693817, 0.08161979913711548, 0.09371528029441833, 0.09521602094173431, 0.11009387671947479, 0.10198629647493362]
# Important one
x = [90.66666666666666, 94.91666666666667, 97.04166666666666, 99.875, 102.70833333333333, 179.20833333333331, 105.18749999999999, 182.04166666666669, 108.02083333333334, 184.875, 109.08333333333333, 112.625, 113.33333333333333, 189.83333333333334, 115.10416666666666, 192.66666666666666, 117.58333333333333, 194.4375, 122.89583333333334, 199.75, 133.16666666666666, 209.66666666666666, 137.06249999999997, 213.56249999999997, 140.60416666666666, 216.39583333333334, 143.79166666666669, 218.87499999999997, 146.27083333333331, 221.0, 149.45833333333334, 224.18749999999997, 153.70833333333334, 229.5, 154.77083333333331, 230.5625, 157.60416666666669, 160.08333333333334, 161.5, 163.625, 165.04166666666666, 165.04166666666666, 168.58333333333334, 170.35416666666666, 173.54166666666666, 176.02083333333331, 177.4375, 180.625, 182.04166666666669, 185.93749999999997, 188.06250000000003, 191.25, 192.66666666666666, 192.66666666666666]
y = [0.3834928870201111, 0.5580644607543945, 0.10291817039251328, 0.3184562921524048, 0.6590533256530762, 0.0835508182644844, 1.2771480083465576, 0.16357669234275818, 0.8773897886276245, 0.14013604819774628, 0.27498501539230347, 0.28858834505081177, 0.8895155191421509, 0.1382707953453064, 0.994989275932312, 0.14804542064666748, 0.999445378780365, 0.16192618012428284, 0.842455267906189, 0.12444168329238892, 0.7668750286102295, 0.11947460472583771, 0.8377025127410889, 0.11445826292037964, 0.738754391670227, 0.09557504951953888, 0.6833465695381165, 0.09827801585197449, 0.6935787200927734, 0.11092342436313629, 0.6847443580627441, 0.11233930289745331, 0.9021517038345337, 0.14918358623981476, 0.6988404393196106, 0.10321390628814697, 0.2178623229265213, 0.3999319076538086, 0.5667226314544678, 0.5277867317199707, 0.5930427312850952, 0.5775140523910522, 0.21812045574188232, 0.5420599579811096, 0.523220419883728, 0.5098531246185303, 0.1668095886707306, 0.338279664516449, 0.4940699338912964, 0.16411766409873962, 0.2576879560947418, 0.38823652267456055, 0.415340393781662, 0.5076779127120972]
plt.ylim(0, 1.25)
plt.xlim(100, 300)
plt.scatter(x, y, color = 'r')
coeff = np.polyfit(x, y, 3)
poly = np.poly1d(coeff)
new_x = np.linspace(x[0], x[-1])
new_y = poly(new_x)
plt.plot(new_x, new_y, color = 'r')
x2 = [100.22916666666666, 100.93749999999999, 103.41666666666667, 106.25, 109.43749999999999, 110.85416666666667, 197.27083333333334, 115.10416666666666, 201.16666666666669, 116.52083333333331, 202.22916666666663, 119.0, 202.9375, 120.77083333333334, 205.06249999999997, 207.54166666666666, 211.79166666666669, 129.27083333333334, 214.27083333333331, 216.75, 216.75, 224.54166666666669, 223.8333333333333, 228.43749999999997, 230.91666666666666, 231.27083333333331, 231.97916666666666, 231.97916666666666, 231.97916666666666, 231.97916666666666, 231.97916666666666, 231.97916666666666]
y2 = [0.2199302315711975, 0.24360692501068115, 0.1839108020067215, 0.2365754246711731, 0.11355943232774734, 0.15933991968631744, 0.10240557789802551, 0.21430213749408722, 0.10623359680175781, 0.16329821944236755, 0.09964193403720856, 0.1372264176607132, 0.08355787396430969, 0.10259754955768585, 0.10022559016942978, 0.10278046876192093, 0.0941632017493248, 0.0866684690117836, 0.10626768320798874, 0.10660622268915176, 0.10660622268915176, 0.08111737668514252, 0.08355312049388885, 0.10549160838127136, 0.11037498712539673, 0.1024986058473587, 0.11626605689525604, 0.11626605689525604, 0.11626605689525604, 0.11626605689525604, 0.11626605689525604, 0.11626605689525604]
plt.scatter(x2, y2, color = 'y')
coeff2 = np.polyfit(x2, y2, 3)
poly2 = np.poly1d(coeff2)
new_x2 = np.linspace(x2[0], x2[-1])
new_y2 = poly2(new_x2)
plt.plot(new_x2, new_y2, color = 'y')
plt.plot(x2, y2)
plt.xlabel('Distance (cm)')
plt.ylabel('AU')
plt.show()