inv_signal_model.cpp

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// INCLUDES
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#include "inv_hpi_model_parameters.h"
#include "inv_signal_model.h"
#include <math/linalg.h>
#include <iostream>
 
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// QT INCLUDES
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#include <qmath.h>
 
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// EIGEN INCLUDES
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#include <Eigen/Core>
 
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// USED NAMESPACES
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using namespace INVLIB;
using namespace Eigen;
 
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// DEFINE GLOBAL METHODS
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// DEFINE MEMBER METHODS
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MatrixXd InvSignalModel::fitData(const InvHpiModelParameters& hpiModelParameters, const MatrixXd& matData)
{
    if (checkEmpty(hpiModelParameters)) {
        return MatrixXd();
    }
 
    const bool bParametersChanged = m_modelParameters != hpiModelParameters;
    const bool bDimensionsChanged = m_iCurrentModelCols != matData.cols();
 
    if (bDimensionsChanged || bParametersChanged) {
        m_iCurrentModelCols = matData.cols();
        m_modelParameters = hpiModelParameters;
        selectModelAndCompute();
    }
 
    return m_matInverseSignalModel * matData.transpose();
}
 
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bool InvSignalModel::checkEmpty(const InvHpiModelParameters& hpiModelParameters)
{
    if (hpiModelParameters.vecHpiFreqs().empty()) {
        std::cout << "InvSignalModel::checkEmpty - no Hpi frequencies set" << std::endl;
        return true;
    } else if (hpiModelParameters.iSampleFreq() == 0) {
        std::cout << "InvSignalModel::checkEmpty - no sampling frequencies set" << std::endl;
        return true;
    }
    return false;
}
 
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void InvSignalModel::selectModelAndCompute()
{
    if (m_modelParameters.bBasic()) {
        computeInverseBasicModel();
    } else {
        computeInverseAdvancedModel();
    }
}
 
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void InvSignalModel::computeInverseBasicModel()
{
    const int iNumCoils = m_modelParameters.iNHpiCoils();
    MatrixXd matSimsig;
    const VectorXd vecTime = VectorXd::LinSpaced(m_iCurrentModelCols, 0, m_iCurrentModelCols - 1) * 1.0 / m_modelParameters.iSampleFreq();
 
    // Generate simulated data Matrix
    matSimsig.conservativeResize(m_iCurrentModelCols, iNumCoils * 2);
 
    for (int i = 0; i < iNumCoils; ++i) {
        matSimsig.col(i) = sin(2 * M_PI * m_modelParameters.vecHpiFreqs()[i] * vecTime.array());
        matSimsig.col(i + iNumCoils) = cos(2 * M_PI * m_modelParameters.vecHpiFreqs()[i] * vecTime.array());
    }
    m_matInverseSignalModel = UTILSLIB::Linalg::pinv(matSimsig);
}
 
//=============================================================================================================
 
void InvSignalModel::computeInverseAdvancedModel()
{
    const int iNumCoils = m_modelParameters.iNHpiCoils();
    const int iSampleFreq = m_modelParameters.iSampleFreq();
    MatrixXd matSimsig;
    MatrixXd matSimsigInvTemp;
 
    const VectorXd vecTime = VectorXd::LinSpaced(m_iCurrentModelCols, 0, m_iCurrentModelCols - 1) * 1.0 / iSampleFreq;
 
    // add linefreq + harmonics + DC part to model
    matSimsig.conservativeResize(m_iCurrentModelCols, iNumCoils * 4 + 2);
    for (int i = 0; i < iNumCoils; ++i) {
        matSimsig.col(i) = sin(2 * M_PI * m_modelParameters.vecHpiFreqs()[i] * vecTime.array());
        matSimsig.col(i + iNumCoils) = cos(2 * M_PI * m_modelParameters.vecHpiFreqs()[i] * vecTime.array());
        matSimsig.col(i + 2 * iNumCoils) = sin(2 * M_PI * m_modelParameters.iLineFreq() * (i + 1) * vecTime.array());
        matSimsig.col(i + 3 * iNumCoils) = cos(2 * M_PI * m_modelParameters.iLineFreq() * (i + 1) * vecTime.array());
    }
    matSimsig.col(iNumCoils * 4) = RowVectorXd::LinSpaced(m_iCurrentModelCols, -0.5, 0.5);
    matSimsig.col(iNumCoils * 4 + 1).fill(1);
    matSimsigInvTemp = UTILSLIB::Linalg::pinv(matSimsig);
    m_matInverseSignalModel = matSimsigInvTemp.block(0, 0, iNumCoils * 2, m_iCurrentModelCols);
}