GIRNI

Grupo de Investigación de Redes de iNformación Inalámbricas

3.1 Procesa datos - Resumen de archivos.txt por punto, Rssi o SNR

Escrito por

Edison Del Rosario

en

Los archivos de las capturas de datos por USB-Serial que se obtienen en las campañas de medición en cada punto, se requieren: procesar, ordenar y obtener los valores representativos del comportamiento del RSSI y SNR.

Cada archivo contiene al menos 100 lecturas a cada baliza. Los archivos se encuentran en una carpeta desde donde se procesarán y se obtendrá un archivo "resumen".

Para procesar los archivos de deben indicar los siguientes parámetros:

  • medida a observar: rssi, snr
  • descriptor estadistico a usar: mean, std, count, max, min, ...
  • trama: rx
  • una 'carpeta' donde se encuentran los archivos a procesar
  • nombre del archivo de resultados

Un ejemplo de los resultados en el resumen por punto del promedio Rssi es:

resumen trama: rx  medida: rssi
         rssi_rx_d1  rssi_rx_d2  rssi_rx_d3  rssi_tx_d1  rssi_tx_d2  rssi_tx_d3
FCNM101 -124.396907 -129.132184  -81.620000  -98.000000 -126.632184  -78.040000
FCNM102 -114.345455 -118.917526  -92.053571  -91.000000 -118.474227  -80.482143
FCNM103 -115.459854 -124.634615  -95.453901  -91.000000 -123.173077  -76.617021
FCNM104 -115.922414 -123.678899 -110.090909  -91.000000 -122.844037 -107.933884
FCNM105 -108.239726 -124.893204 -102.007042  -91.000000 -123.582524  -99.281690
FCNM106 -128.383929 -127.910000 -117.589041  -91.000000 -127.290000 -110.082192
FCNM107 -124.429907 -123.009009 -105.078125  -91.000000 -123.225225 -102.343750

Carpeta con archivos a procesar: lectura_puntos

Archivos resultado:

para Rssi: resumen_rssimean01.txt

Para SNR: resumen_snrmean01.txt

Algoritmo en Python

Para simplificar el algoritmo, se realizó una librería de funciones, "girni_lora_libreria.py",  que se debe de ubicar en la misma carpeta del algoritmo que lo usa.

Para almacenar los datos tabulados, se crea también el archivo de ésta tabla en formato .json, en caso de que se requiera realizar otro tipo de análisis a los datos.

'''
Procesa Archivo.txt de LoRa Rssi y SNR
de muestras desde un puerto Serial
Girni 2020-10-07 propuesta: edelros@espol.edu.ec
medida: 'rssi', 'snr'
unestadistico: 'count', 'mean', 'std',
      'min', '25%', '50%', '75%', 'max'
modo: rx baliza a dispositivo
      tx difusion hacia balizas
'''

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import girni_lora_libreria as girni

# INGRESO
# revisar parametros al inicio
medida     = 'rssi'
descriptor = 'mean'
trama      = 'rx'

# carpeta de Archivos entrada
carpeta = 'Lecturas_dispositivo'

# Archivos para resultados
arch_rsmUnestadistico = 'resumen_'+medida+descriptor+'02.txt'
arch_detalle = 'tabla_puntosdatos2.json'

# PROCEDIMIENTO
# lista los archivos entrada en la carpeta
archivosPuntos = os.listdir(carpeta)

# Lee cada archivo de un punto y tabula
# las lecturas por cada trama: rx, tx
# cada remitente de paquete: baliza
tabula = {}
for unarchivo in archivosPuntos:
    unpunto  = girni.tabulaPunto(unarchivo,carpeta)
    p_nombre = unpunto['nombre']
    tabula[p_nombre] = unpunto
tabula = pd.DataFrame(tabula)
tabula = tabula.drop(['nombre'])
tabula = tabula.T

# Estadistica descriptiva de cada punto tabulado
descrito = {}
for cadapunto in tabula.index:
    punto = tabula.loc[cadapunto]
    descrito[cadapunto] = girni.describePunto(punto)

# resumen de una medida: rssi, snr
rsm_medida = pd.DataFrame()
for cadapunto in descrito.keys():
    punto = descrito[cadapunto][trama]
    unafila = girni.resumen_medida(punto,medida,descriptor)
    rsm_medida[cadapunto] = unafila
rsm_medida = rsm_medida.T
rsm_medida = rsm_medida.sort_index(axis=1)

# SALIDA
# muestra en pantalla solo un ejemplo.head()
print('resumen trama: ', trama,', medida: ', medida)
print(rsm_medida.head(n=10))

# Se escribe todo el archivo a csv
rsm_medida.to_csv(arch_rsmUnestadistico)

# Para grabar en formato .json
tabula.to_json(arch_detalle)

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