feat: v3.5 - Multi-language acoustic algorithm scheduler
- Core: Python/C++/MATLAB tri-protocol bridge architecture - Validation: 5-type real-time field, type, dimension, completeness, and compatibility checking - UI: Premium Deep Sea theme with visual pipeline preview - Modules: Sea Trial Exclusive + Exception Hub + Algorithm Management - Tests: Full coverage with 5 automated test cases
这个提交包含在：
+32
@@ -0,0 +1,32 @@
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# Byte-compiled / optimized / DLL files
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*$py.class
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# C extensions
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*.so
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# Virtual environments
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.venv/
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venv/
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ENV/
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# IDE settings
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.idea/
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.vscode/
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*.swp
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*.swo
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# Temporary files
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*.log
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tmp_*.mat
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*.npy
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# OS files
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.DS_Store
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Thumbs.db
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# Testing artifacts
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.pytest_cache/
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.coverage
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htmlcov/
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@@ -0,0 +1,51 @@
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# 水声算法全协议集成与调度平台
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轻量化、高适配、零门槛的水声算法纳管与运行环境。
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## 核心功能
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- **多语言算法适配**：Python / MATLAB / C / C++ 算法一键纳管
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- **零代码接口配置**：复杂接口即插即用，实时校验
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- **智能调度执行**：可视化流程组合，跨语言混编
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- **三层容错机制**：配置拦截 → 自动修复 → 隔离/兜底
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- **海试专属模式**：一键质量检测，秒级出结果
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## 快速开始
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```bash
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# 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 启动 Web 界面
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streamlit run main.py
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```
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## 项目结构
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```
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acoustic_algo_scheduler/
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├── main.py # Streamlit Web 入口
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├── docs/ # 需求与设计文档
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│ ├── 水声算法全协议集成与调度平台 - 需求规格说明书.md
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│ ├── 水声算法全协议集成与调度平台 - 技术实施方案文档.md
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│ └── walkthrough_2_5.md
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│ └── walkthrough_final.md
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├── src/
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│ ├── models.py # WaterSoundData 统一数据标准
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│ ├── bridges.py # 多语言算法桥接器
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│ └── scheduler.py # 核心调度器
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├── tests/ # 测试用例
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└── requirements.txt
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```
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## 技术栈
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- Python 3.8+
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- Streamlit (Web界面)
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- NumPy / SciPy (数据处理)
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- ctypes / cffi (C/C++ 桥接)
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- matlab.engine / oct2py (MATLAB 桥接)
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## License
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MIT
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+150
@@ -0,0 +1,150 @@
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[
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{
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"name": "预处理算子",
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||||||
|
"version": "1.1.0",
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||||||
|
"author": "Antigravity",
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|
"description": "去直流、带通滤波（默认10-400Hz）",
|
||||||
|
"type": "python",
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||||||
|
"module": "src.sample_algorithms",
|
||||||
|
"function": "dc_removal_and_bandpass",
|
||||||
|
"inputs": {
|
||||||
|
"raw_data": {
|
||||||
|
"field": "raw_data",
|
||||||
|
"type": "ndarray",
|
||||||
|
"description": "原始声呐数据"
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||||||
|
},
|
||||||
|
"fs": {
|
||||||
|
"field": "sample_rate",
|
||||||
|
"type": "float",
|
||||||
|
"description": "采样率"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": {
|
||||||
|
"clean_data": {
|
||||||
|
"index": 0,
|
||||||
|
"type": "ndarray",
|
||||||
|
"description": "预处理后数据"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
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||||||
|
"name": "时频分析",
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||||||
|
"version": "1.1.0",
|
||||||
|
"author": "Antigravity",
|
||||||
|
"description": "STFT 幅度谱计算",
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||||||
|
"type": "python",
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||||||
|
"module": "src.sample_algorithms",
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||||||
|
"function": "stft_magnitude",
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||||||
|
"inputs": {
|
||||||
|
"clean_data": {
|
||||||
|
"field": "clean_data",
|
||||||
|
"type": "ndarray",
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||||||
|
"description": "清洗后数据"
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|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": {
|
||||||
|
"stft_data": {
|
||||||
|
"index": 0,
|
||||||
|
"type": "ndarray",
|
||||||
|
"description": "STFT矩阵"
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "SNR估计",
|
||||||
|
"version": "1.1.0",
|
||||||
|
"author": "Antigravity",
|
||||||
|
"description": "基于 RMS/Var 的简易信噪比估计",
|
||||||
|
"type": "python",
|
||||||
|
"module": "src.sample_algorithms",
|
||||||
|
"function": "snr_estimation",
|
||||||
|
"inputs": {
|
||||||
|
"raw_data": {
|
||||||
|
"field": "raw_data",
|
||||||
|
"type": "ndarray",
|
||||||
|
"description": "待评估数据"
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||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": {
|
||||||
|
"snr_value": {
|
||||||
|
"index": 0,
|
||||||
|
"type": "float",
|
||||||
|
"description": "信噪比(dB)"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "质量巡检",
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||||||
|
"version": "1.1.0",
|
||||||
|
"author": "Antigravity",
|
||||||
|
"description": "掉点、饱和与数据完整性检测",
|
||||||
|
"type": "python",
|
||||||
|
"module": "src.sample_algorithms",
|
||||||
|
"function": "quality_check",
|
||||||
|
"inputs": {
|
||||||
|
"raw_data": {
|
||||||
|
"field": "raw_data",
|
||||||
|
"type": "ndarray",
|
||||||
|
"description": "待校验原始数据"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": {
|
||||||
|
"core_index": {
|
||||||
|
"index": 0,
|
||||||
|
"type": "dict",
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||||||
|
"description": "质量指标集"
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|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
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|
{
|
||||||
|
"name": "C++ 增益算子",
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||||||
|
"version": "1.0.0",
|
||||||
|
"author": "Antigravity",
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||||||
|
"description": "使用 C++ 侧实现的高效增益处理(1.5x)",
|
||||||
|
"type": "cpp",
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||||||
|
"lib_path": "src/sample_algos_cpp/simple_ops.so",
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||||||
|
"function": "multiply_by_factor_cpp",
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||||||
|
"inputs": {
|
||||||
|
"in_data": {
|
||||||
|
"field": "clean_data",
|
||||||
|
"type": "ndarray",
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||||||
|
"description": "输入数据"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": {
|
||||||
|
"gain_data": {
|
||||||
|
"type": "ndarray",
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||||||
|
"index": 0,
|
||||||
|
"description": "增益后数据"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
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|
{
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"name": "MATLAB 带通算子",
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|
"version": "1.0.0",
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"author": "Antigravity",
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|
"description": "基于 MATLAB .m 实现的带通滤波",
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"type": "matlab",
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"m_path": "src/sample_algos_matlab",
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|
"function": "bandpass_filter_m",
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|
"inputs": {
|
||||||
|
"in_data": {
|
||||||
|
"field": "raw_data",
|
||||||
|
"type": "ndarray",
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||||||
|
"description": "输入数据"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"fs": {
|
||||||
|
"field": "sample_rate",
|
||||||
|
"type": "float",
|
||||||
|
"description": "采样率"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": {
|
||||||
|
"m_filtered": {
|
||||||
|
"type": "ndarray",
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||||||
|
"index": 0,
|
||||||
|
"description": "滤波后数据"
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}
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}
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}
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]
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@@ -0,0 +1,36 @@
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# Walkthrough - Phase 2.5（可演示级 MVP）
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Phase 2.5 将系统从“框架可跑”推进到“可演示、可做现场巡检”的状态，重点补齐真实算法、海试专属流程与异常聚合能力。
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## 1) 真实水声算法库
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实现于 `src/sample_algorithms.py`：
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- `dc_removal_and_bandpass`: 去直流 + 带通滤波（含参数与短序列兜底）
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- `stft_magnitude`: STFT 幅度谱
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- `snr_estimation`: 简易 SNR 估计（dB）
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- `quality_check`: 掉点/饱和巡检，输出 `quality_score` 等指标
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对应元数据已更新至 `data/algorithms.json`（含中文描述与输入输出字段映射）。
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## 2) 海试专属（⛴️ 一键质量巡检）
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实现于 `main.py` 的“海试专属”页：
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- 内置固定流程：去直流+带通 → 质量巡检 → SNR 估计
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- 指标看板：SNR、最大幅值、质量得分
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- 一键导出 `CSV` 报告
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## 3) 异常中心（🚑）
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实现于 `main.py` 的“异常中心”页：
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- 聚合最近一次链路校验结果（字段/类型/维度/完整性/兼容性）
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- 聚合最近一次执行结果（状态、错误信息、执行日志）
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- 支持导出 `issue_bundle.json`
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- 环境自检入口：`src/env_detect.py`
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## 4) 加固项
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- `src/bridges.py`: `normalize` 预处理算子增加除零与空数组保护
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- `src/models.py`: 日志统一写入 UTC 时间戳
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## 5) 验证
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运行 `python tests/test_core.py` 覆盖：
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- 基础链路集成测试
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- 校验拦截（缺字段/类型/维度）
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- 海试一键巡检链路（含真实算法调用）
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@@ -0,0 +1,33 @@
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# Walkthrough - v3.5（最终交付）
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本版本将平台推进为“可演示/可落地”的全协议集成与调度工具：支持 Python/C++/MATLAB(含降级) 三语言算法编排执行，具备五维校验、环境自检、海试一键巡检与异常中心排障闭环。
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## 1) 设计与交互
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- 深海风 UI：深蓝侧边栏、现代排版、卡片化布局（`main.py`）
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- 可视化流水线：调度页提供“运行流水线预览”（`main.py`）
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- 语言标识：Python/C++/MATLAB 徽标在算法库与流水线中可视化区分（`main.py`）
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## 2) 多协议桥接
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- Python：动态加载并执行（`src/algo_loader.py`、`src/bridges.py`）
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- C++：`.so/.dll` 动态库加载 + `ctypes` 调用（`src/bridges.py`、示例 `src/sample_algos_cpp/`）
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- MATLAB/Octave：Engine → oct2py → CLI+matfile 三级降级（`src/bridges.py`、示例 `src/sample_algos_matlab/`）
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## 3) 工业级自检与五维校验
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- 环境自检：编译器、MATLAB/Octave 能力检测（`src/env_detect.py`）
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- 五维校验：字段/类型/维度/完整性/环境兼容（`src/validator.py`、调度前拦截 `src/scheduler.py`）
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## 4) 海试专属与异常中心
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- 海试一键巡检：内置链路 + CSV 报告导出（`main.py`）
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- 异常中心：校验问题卡片、执行日志、环境快照、排障 JSON 包导出（`main.py`）
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## 5) 验证方式
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运行测试：
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```bash
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python tests/test_core.py
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```
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启动界面：
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```bash
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streamlit run main.py
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```
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@@ -0,0 +1,241 @@
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# 水声算法全协议集成与调度平台 - 技术实施方案文档
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文档信息
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项目 内容
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文档版本 V1.0
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编写日期 2026.01
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适用范围 软件研发、模块开发、技术实现、测试部署
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研发团队 2-3 人，核心技术栈 Python
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一、技术方案总体设计
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1.1 设计理念
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基于 **“轻量化、插件化、标准化、低耦合”** 核心设计理念，贴合微型研发团队能力，优先采用 Python 生态成熟技术，同时融合 C/C++ 高性能计算优势，打造 “上层 Python 调度交互 + 底层 C/C++ 高性能计算” 的混合技术栈，实现多语言算法统一适配，同时预留工业级拓展接口。
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1.2 整体架构
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采用分层式 + 插件化架构设计，分为用户交互层、核心调度层、桥接插件层、算法层、数据层五层，所有层之间通过标准化协议对接，低耦合、可插拔，便于开发、维护与拓展。
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plaintext
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用户交互层（Web界面）←→核心调度层（标准化内核）←→桥接插件层（语言专属）←→算法层（标准/自研，多语言）
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↓
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数据层（标准化中间数据）
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1.2.1 各层核心职责
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用户交互层：基于 Streamlit 实现 Web 可视化界面，负责算法上传、接口配置、流程组合、异常展示、日志查看等客户操作，为客户提供零代码交互体验；
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核心调度层：软件核心内核，负责标准化中间数据管理、算法流程调度、接口实时校验、全流程容错、日志记录，是所有功能的调度中枢；
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桥接插件层：包含 Python/MATLAB/C/C++ 语言专属桥接插件，负责跨语言数据转换、算法调用、编译封装，屏蔽语言差异，对上层暴露标准化接口；
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算法层：包含官方标准算法库与客户自定义算法库，所有算法均为黑盒化插件，遵循标准化接口协议；
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数据层：以 WaterSoundData 为核心，负责全流程数据的存储、流转与管理，同时包含日志、报告、模板等持久化数据的存储。
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1.3 核心设计原则
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标准化：定义统一的标准化中间数据格式、黑盒插件协议、跨语言数据转换协议，所有模块均遵循标准化协议对接；
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插件化：桥接插件、预处理算子、算法黑盒均为可插拔式设计，新增 / 修改 / 删除不影响核心内核；
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低耦合：各层之间、模块之间通过标准化接口对接，无直接代码依赖，便于单独开发、测试与迭代；
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轻量化：优先采用 Python 轻量开源库，避免重型框架，保证客户侧部署零成本、运行低资源；
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容错性：全流程融入容错设计，从配置到执行层层校验、兜底，保证系统稳定性；
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可拓展：预留算法语言、预处理算子、功能模块的拓展接口，支持后续快速升级，同时预留 C++/Qt 工业级拓展接口，无技术断层。
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二、核心技术选型
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2.1 开发语言
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主开发语言：Python3.8+（团队核心技术栈，开发效率高，生态丰富，跨平台，轻量）；
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辅助语言：C/C++（仅用于 C/C++ 算法编译为动态链接库，无需自研业务代码）。
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2.2 核心技术栈与第三方库
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按功能模块梳理核心技术 / 库，均为工业级成熟方案，无前沿未验证技术，降低研发风险：
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功能模块 核心技术 / 第三方库 核心作用
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用户交互层 Streamlit 极简开发 Web 可视化界面，支持下拉、拖拽、实时校验、日志展示，无需前端开发
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核心调度层 Python 原生 OOP、dataclasses、logging、json 实现标准化中间数据定义、流程调度、实时校验、结构化日志、数据持久化
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桥接插件层 Python：原生调用
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MATLAB：matlab.engine、oct2py
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C/C++：ctypes、cffi 跨语言数据转换、算法调用，oct2py 为 MATLAB 无授权兜底，ctypes/cffi 实现 C/C++ 库加载
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C/C++ 编译模块 MinGW/GCC、Python subprocess/os/glob 自动检测编译器、生成编译脚本，将 C/C++ 文件编译为跨平台动态链接库
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数据处理模块 NumPy、SciPy 水声算法核心数据处理，与现有水声算法代码无缝兼容，实现数组、矩阵操作
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性能优化模块 Python multiprocessing、mmap（内存映射） 实现非依赖型算法并行调度、大体积数据分块处理、内存级高性能数据传递
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数据持久化模块 Python 原生文件操作（.npy/.mat/.bin/.json/.pdf/Excel） 实现算法版本、模板、日志、报告、数据的存储与导出，无需复杂数据库
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报告生成模块 reportlab、pandas 实现检测报告、对比报告的生成与导出（PDF/Excel 格式）
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2.3 技术栈优势
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研发效率高：Python 生态成熟，Streamlit 快速实现 Web 界面，无需前端 / 后端分离开发，2-3 人团队 1-2 周可完成核心功能开发；
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客户侧零成本：跨平台免编译，仅需 Python 运行环境，轻量依赖一键安装，拷贝即可运行；
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低耦合可拓展：插件化设计，新增功能 / 算法语言仅需开发对应插件，无需重构核心代码；
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性能有保障：融合 C/C++ 高性能计算优势，内存映射实现无损耗数据传递，满足水声算法处理需求；
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维护成本低：Python 代码简洁可读性强，模块化设计，团队可互相维护，客户问题可快速定位解决。
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三、核心模块技术实现
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3.1 标准化中间数据模块（数据层核心）
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3.1.1 数据定义
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基于 Python dataclasses定义WaterSoundData类，作为全流程唯一数据交换标准，包含基础数据、过程数据、结果数据、元信息四大类字段，支持动态扩展字段，适配个性化需求：
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python
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from dataclasses import dataclass
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import numpy as np
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from typing import Dict, Optional, List
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@dataclass
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class WaterSoundData:
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# 基础原始数据
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raw_data: np.ndarray # 原始声呐数据
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sample_rate: float # 采样率
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collect_time: str # 数据采集时间
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sea_env: Dict = None # 海洋环境参数（声速、温度、盐度等）
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# 处理过程数据
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clean_data: Optional[np.ndarray] = None # 清洗后数据
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denoised_data: Optional[np.ndarray] = None# 降噪后数据
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stft_data: Optional[np.ndarray] = None # STFT时频数据
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feat_data: Optional[np.ndarray] = None # 特征数组
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# 结果数据
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final_result: Optional[np.ndarray] = None# 最终处理结果
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core_index: Dict = None # 核心指标（信噪比、数据完整性等）
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vis_data: Dict = None # 可视化数据
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# 元信息
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status: str = "init" # 数据状态：init/processing/finished/error
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error_info: str = "" # 错误信息
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log: List[Dict] = None # 执行日志
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algo_version: Dict = None # 算法版本记录
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3.1.2 核心方法
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为 WaterSoundData 类实现数据更新、日志添加、错误记录、数据保存 / 加载等核心方法，支持全流程数据的动态管理与溯源。
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3.2 桥接插件层实现
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采用插件化工厂模式，为每种语言开发独立的桥接插件，核心实现数据转换与算法调用两大功能，对外暴露统一的call_algo方法，核心调度层无需感知语言差异。
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3.2.1 Python 桥接插件（最简）
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直接调用 Python 函数，实现标准化数据与 Python 算法输入输出的映射，核心代码示例：
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python
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class PythonBridge:
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def __init__(self, algo_func, input_mapping, output_mapping):
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self.algo_func = algo_func # Python算法核心函数
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self.input_mapping = input_mapping # 输入映射关系
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self.output_mapping = output_mapping# 输出映射关系
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def call_algo(self, water_data: WaterSoundData) -> WaterSoundData:
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# 提取标准化输入并映射
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algo_input = [getattr(water_data, k) for k in self.input_mapping.values()]
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# 调用算法
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algo_output = self.algo_func(*algo_input)
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# 输出映射回标准化数据
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for k, v in zip(self.output_mapping.keys(), algo_output):
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setattr(water_data, k, v)
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return water_data
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3.2.2 MATLAB 桥接插件
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基于matlab.engine/oct2py实现，自动完成 numpy 数组与 MATLAB 矩阵的转换，核心实现引擎自动管理、数据转换、容错兜底：
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调用前自动检测 MATLAB 环境，有则用matlab.engine，无则切换oct2py；
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实现 numpy.ndarray ↔ matlab.double/oct2py.Array 的无损转换；
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引擎调用失败则切换为.mat文件桥接模式，通过文件实现数据传递。
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3.2.3 C/C++ 桥接插件
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核心实现C/C++ 文件编译与动态链接库调用两大功能，同时完成 numpy 数组与 C/C++ 指针 / 数组的高性能转换：
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自动编译：检测客户编译器，自动生成编译脚本，将 C/C++ 文件编译为.dll（Windows）/.so（Linux）/.dylib（macOS）；
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库加载：通过ctypes加载动态链接库，绑定核心函数；
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数据转换：采用内存映射实现 numpy 数组与 C/C++ 指针的直接映射，无数据拷贝，保证高性能；
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参数传递：自动传递数组长度、维度等信息，保证 C/C++ 算法正确执行。
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3.3 核心调度层实现
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核心调度层是软件的 “大脑”，负责接口校验、流程调度、容错处理、日志记录，基于状态机模式实现算法流程的自动化调度，核心流程：
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流程解析：解析客户拖拽的流程 / 文字指令生成的流程，得到算法黑盒列表与执行顺序；
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全局校验：校验算法之间的接口衔接性，生成校验报告；
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初始化：初始化 WaterSoundData，加载输入数据；
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按序调度：遍历算法黑盒列表，依次调用对应桥接插件的call_algo方法，传递 WaterSoundData；
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容错处理：若某算法调用失败，触发容错机制（隔离 / 兜底），记录错误信息，继续调度后续算法；
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结果处理：所有算法执行完成后，生成处理结果与报告，更新 WaterSoundData 状态为finished。
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3.3.1 实时校验模块实现
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基于规则引擎实现接口配置的实时校验，将 5 类校验规则封装为独立的校验函数，配置操作触发时实时调用，返回校验结果与错误信息，核心示例：
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python
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def check_field_exist(water_data, field_name, pre_algo_list):
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"""字段存在性校验"""
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if hasattr(water_data, field_name):
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if getattr(water_data, field_name) is not None:
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return True, ""
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# 校验前序算法是否能生成该字段
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field_algo_map = {"stft_data": "STFT", "denoised_data": "Denoise"}
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if field_name in field_algo_map and field_algo_map[field_name] not in pre_algo_list:
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return False, f"该字段未生成，前序流程需添加{field_algo_map[field_name]}算法"
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return False, f"字段{field_name}不存在或未初始化"
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所有校验函数通过统一的校验入口调用，若有任意一个校验失败，弹窗提示并禁止保存配置。
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3.3.2 容错处理模块实现
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基于异常捕获 + 策略模式实现三层容错，将不同的容错策略封装为独立的函数，根据错误类型自动触发对应策略：
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配置阶段：校验函数返回 False 则触发拦截策略，禁止保存；
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转换阶段：数据转换异常则触发自动修复策略（维度展平、类型转换等），修复后继续执行；
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执行阶段：算法调用异常则触发隔离策略/兜底策略，根据算法重要性自动选择，核心示例：
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python
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def fault_tolerance(water_data, algo_black_box, error_type, error_info):
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"""容错处理主函数"""
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water_data.error_info = error_info
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water_data.log.append({"step": algo_black_box.name, "error": error_type, "info": error_info})
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# 核心算法，触发兜底策略
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if algo_black_box.is_core:
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water_data.log.append({"step": algo_black_box.name, "action": "启用兜底标准算法"})
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core_algo = get_standard_algo(algo_black_box.func_type) # 获取同功能标准算法
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return core_algo.call_algo(water_data)
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# 非核心算法，触发隔离策略
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else:
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water_data.log.append({"step": algo_black_box.name, "action": "算法隔离，继续执行后续流程"})
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water_data.status = "part_error"
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return water_data
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3.4 用户交互层实现
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基于Streamlit实现 Web 可视化界面，无需前端开发，纯 Python 代码实现所有交互功能，核心设计原则：简洁直观、功能分区、操作引导，界面分为算法库管理、接口配置、流程调度、海试模式、异常中心、日志报告六大功能区，核心实现：
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算法上传：通过st.file_uploader实现文件上传，支持多文件 / 压缩包，配合输入框获取算法名称、核心函数名等信息；
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接口配置：通过st.selectbox实现字段下拉选择，st.button实现预处理算子添加，实时调用校验函数，st.error实现错误提示；
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流程组合：通过st.columns+st.drag_and_drop实现算法拖拽排序，生成流程列表；
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执行调度：通过st.button触发调度函数，st.progress实现进度条，st.text实现实时日志展示；
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异常中心：通过st.expander实现异常信息折叠展示，配合st.button实现一键修复；
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日志报告：通过st.dataframe展示日志，st.download_button实现日志 / 报告导出。
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Streamlit 实现的界面支持本地离线运行，无需搭建服务器，客户启动命令仅需：streamlit run main.py，操作极简。
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3.5 海试专属模块实现
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基于核心调度层做轻量化定制，隐藏复杂配置功能，仅保留核心操作，核心实现：
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模式切换：通过 Web 界面一键切换 “科研模式 / 海试模式”，海试模式下仅显示 “数据上传、一键检测、报告导出” 三个核心模块；
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专属流程：内置海试数据质量检测流程模板，无需客户配置，直接调用；
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快速执行：关闭并行调度、非核心日志记录等功能，优化资源占用，提升执行速度；
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简洁报告：定制海试专属检测报告，突出核心指标、检测结论、处理建议，支持 PDF/Excel 快速导出。
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四、研发与部署计划
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4.1 研发计划（2-3 人团队，总周期 3 周，分阶段执行）
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阶段 1：核心框架开发（第 1 周）
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完成标准化中间数据模块、核心调度层、Python/MATLAB 桥接插件开发；
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完成基础 Web 界面（算法库管理、简单接口配置）开发；
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实现单语言算法的上传、调用、执行核心流程。
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阶段 2：功能完善（第 2 周）
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完成 C/C++ 桥接插件、自动编译模块开发，支持 C/C++ 算法上传与调用；
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完成接口配置实时校验、容错处理模块开发；
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完成流程调度、文字指令解析功能开发；
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完善 Web 界面，实现流程拖拽、异常展示、日志记录功能。
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阶段 3：优化与测试（第 3 周）
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完成海试专属模块、报告生成模块开发；
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完成性能优化（分块处理、并行调度、内存映射）；
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进行全功能测试、性能测试、稳定性测试，修复 bug；
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完成用户操作手册、技术文档编写，打包产品。
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4.2 测试计划
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分单元测试、集成测试、系统测试、客户试用测试四个阶段，由研发团队自行完成，贴合微型团队特点：
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单元测试：各模块开发完成后，编写单元测试用例，测试核心函数的正确性；
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集成测试：各模块集成后，测试模块之间的对接是否正常，跨语言算法调用是否稳定；
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系统测试：按需求文档验收标准，测试全功能、性能、稳定性、易用性；
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客户试用测试：邀请 2-3 家目标客户试用，收集反馈，修复问题，优化体验。
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4.3 部署与交付计划
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4.3.1 产品打包
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核心代码：保留纯 Python 脚本，方便后续升级与定制；
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便携包：通过pyinstaller将核心代码打包为单文件可执行程序（Windows/.exe、Linux/.bin、macOS/.app），客户无需安装 Python，双击即可运行；
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配套文件：包含用户操作手册、技术支持联系方式、一键安装依赖脚本。
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4.3.2 客户侧部署
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客户侧部署零配置、零成本，两种部署方式：
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脚本运行：客户安装 Python3.8+，解压产品包，运行install_deps.py一键安装依赖，再运行streamlit run main.py启动软件；
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可执行程序运行：直接解压便携包，双击可执行程序即可启动，无需安装任何环境。
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4.3.3 交付物
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软件产品包（脚本版 + 便携版）；
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《用户操作手册》（图文版，含操作步骤、常见问题解决）；
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《技术支持手册》（含联系方式、问题反馈流程）；
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算法示例包（含官方标准算法、多语言算法示例）。
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五、长远技术迭代与拓展
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5.1 短期迭代（0-6 个月）
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基于客户反馈优化 Web 界面体验，完善预处理算子库，新增水声行业专属预处理算子；
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支持更多算法语言（如 Fortran/Julia），仅需开发对应桥接插件；
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优化 C/C++ 编译与调用逻辑，提升高性能计算效率；
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增加算法参数可视化调参功能，支持客户在 Web 界面直接修改算法参数。
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5.2 中期迭代（6-18 个月）
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增加团队协作功能，支持多用户共享算法库、模板，实现权限管理；
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增加GPU 加速支持，对接 CUDA，实现大体积数据 GPU 加速处理；
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优化数据处理模块，支持更多水声行业数据格式；
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开发远程技术支持模块，实现日志远程上传、问题快速定位。
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5.3 长期拓展（18 + 个月，工业级方向）
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基于现有标准化协议，实现向 C++/Qt 工业级系统的平滑拓展，核心步骤：
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基于 C++ 重构核心调度层，复用现有 WaterSoundData 标准化数据定义，保证数据互通；
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将现有 Python 桥接插件移植为 C++ 版本，支持多语言算法调用；
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基于 Qt 开发工业级可视化界面，支持硬件对接（声呐采集卡、FPGA、GPU）；
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形成 **“Python 轻量化科研工具”+“C++/Qt 工业级系统”** 双产品体系，实现科研与工程的无缝衔接。
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六、风险评估与应对措施
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风险类型 具体风险 应对措施
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技术风险 C/C++ 跨平台编译兼容性问题 统一采用 MinGW/GCC 编译器，生成跨平台动态链接库，增加编译失败兜底方案
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技术风险 MATLAB 无授权导致调用失败 集成 oct2py 开源库，自动检测 MATLAB 环境，无授权则自动切换 oct2py 兜底
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性能风险 大体积数据处理效率低 实现自动分块处理、内存映射、并行调度，优化数据转换逻辑，无拷贝传递
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研发风险 团队人员少，研发进度滞后 采用模块化开发，优先实现核心功能，非核心功能可后期迭代；合理分配任务，聚焦核心模块
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客户风险 客户操作习惯不适应，上手困难 编写详细的图文操作手册，界面增加操作引导弹窗，提供 1v1 技术支持与操作培训
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客户风险 客户自研算法复杂，适配失败 提供极简代码扩展方式，增加自定义预处理插件，同时提供专业的算法适配技术支持
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七、质量保障
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代码质量：遵循 Python PEP8 编码规范，添加详细的代码注释，核心函数编写文档字符串，保证代码可读性与可维护性；
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测试覆盖：单元测试覆盖核心函数，集成测试覆盖模块对接，系统测试覆盖全功能，测试用例包含正常场景与异常场景；
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文档完善：编写完整的需求文档、技术实施方案文档、用户操作手册、技术支持手册，保证研发、测试、交付、使用全流程有文档可依；
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持续优化：基于客户反馈，建立 bug 修复与功能迭代机制，定期发布小版本更新，提升软件质量与体验。
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八、总结
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本技术实施方案基于 Python 生态，融合 C/C++ 高性能计算优势，采用分层式 + 插件化架构设计，贴合 2-3 人微型水声算法团队的研发能力与节奏，能快速实现软件的开发、测试与部署。方案既满足当前目标客户（高校 / 研究所 / 海试）的轻量化、零门槛、多语言适配核心需求，又预留了长远的工业级拓展接口，实现 “科研工具→工业级系统” 的平滑迭代。
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软件的核心价值并非技术栈本身，而是通过标准化、插件化、容错化的设计，为水声算法研发人员解决工程适配痛点，让客户聚焦算法本身，同时为公司打造水声算法调度领域的差异化竞争力，支撑商业长远发展。
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@@ -0,0 +1,172 @@
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# 水声算法全协议集成与调度平台 - 需求规格说明书
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文档信息
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项目 内容
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文档版本 V1.0
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编写日期 2026.01
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适用范围 软件研发、测试、交付、客户使用指导
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目标客户 高校水声实验室、水声领域研究所、海试现场测试团队
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一、项目背景与目标
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1.1 项目背景
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当前水声算法研发场景中，存在多语言算法混用（Python/MATLAB/C/C++）、接口定义混乱、算法迭代频繁、跨语言调用复杂等问题，高校 / 研究所科研人员需投入大量精力解决工程适配问题，而非聚焦算法本身；海试现场则面临设备轻量化、操作零门槛、离线处理、快速出结果的核心诉求，现有工具无法同时满足科研试错与工程应用的双重需求。
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本公司作为 2-3 人规模的水声算法科技企业，依托 Python 核心技术栈，打造一款轻量化、高适配、零门槛的水声算法智能调度处理软件，解决行业核心痛点。
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1.2 项目目标
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功能目标：实现多语言算法统一纳管、复杂接口零代码适配、跨语言算法自由组合调度、全流程自动化处理与容错溯源，支持海试数据质量检测专属场景。
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性能目标：轻量化离线部署，客户侧零硬件成本，支持大体积水声数据分块处理，跨语言算法调用性能与原生调用持平，整体容错率≥95%。
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体验目标：Web 界面可视化操作，全程零代码 / 极简代码，客户无需掌握工程开发知识，10 分钟即可上手，错误可自主快速修复。
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商业目标：贴合微型企业研发节奏，快速落地商业化，同时预留工业级拓展接口，支撑长远业务发展。
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二、核心需求
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2.1 总体功能需求
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软件整体分为算法库管理模块、接口配置模块、算法调度模块、数据处理模块、容错溯源模块、客户扩展模块、海试专属模块七大核心模块，所有功能均通过 Web 界面实现，支持本地离线运行，无网络依赖。
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2.2 详细功能需求
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2.2.1 算法库管理模块
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双仓库管理
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内置官方标准算法库：包含水声通用算法（降噪、特征提取、频谱分析、数据清洗、质量检测等），支持一键调用、免费迭代更新。
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开放客户自定义算法库：支持客户上传自研算法，兼容 Python/MATLAB/C/C++ 多语言，算法按 “语言 - 名称 - 版本” 分类展示，支持搜索、筛选。
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黑盒化封装
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所有算法（标准 / 自研、任意语言）均封装为标准化黑盒插件，对内保留完整算法逻辑，对外仅暴露基于标准化中间数据的输入输出接口。
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系统自动完成算法的黑盒化处理，客户无需做任何封装、编译、转换操作。
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版本化管理
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支持算法多版本保存，自动按 “V + 数字” 打标版本号，也支持客户自定义版本号与版本备注。
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支持算法版本一键切换、回滚，可选择任意版本作为当前调用版本，无需重新配置接口。
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支持两个版本算法的效果对比：用同一组测试数据运行，自动生成维度、核心指标、可视化结果的对比报告。
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保留所有版本的修改日志（修改人、修改时间、备注），支持版本溯源与无用版本轻量删除。
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2.2.2 接口配置模块
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双接口模式
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通用接口模式：预设水声行业标准输入输出字段（如输入：清洗后数据 + 采样率；输出：特征数组 + 信噪比），一键调用，无需配置，适配 80% 常规场景。
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自定义接口模式：支持复杂接口零代码配置，适配科研试错的个性化需求。
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零代码配置能力
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支持通过下拉选择、字段拖拽、多字段组合完成输入 / 输出接口与标准化中间数据的映射。
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支持为映射字段添加轻量预处理，内置预处理算子库（维度展平 / 取维 / 切片、类型转换、归一化 / 标准化、空值过滤、平滑滤波等），一键选择即可应用。
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支持预处理规则保存为个人模板，后续配置可直接复用。
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实时强制校验
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配置过程中实时完成5 类核心校验，配错即时弹窗提示 + 红色高亮错误位置，错误配置无法保存：
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① 字段存在性校验：校验映射字段是否在标准化中间数据中存在 / 由前序算法生成；
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② 数据类型校验：校验字段类型与算法输入要求是否匹配；
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③ 数据维度校验：检测字段维度是否符合算法常规要求，不匹配则推荐预处理方案；
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④ 参数完整性校验：多参数映射时校验是否漏配，高亮未配置参数；
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⑤ 跨语言兼容性校验：配置非 Python 算法时，校验数据跨语言转换的兼容性。
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接口模板管理
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配置完成的通用 / 自定义接口均可保存为接口模板，标注模板名称与适用场景，后续调用算法可直接绑定模板，无需重新配置。
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2.2.3 算法调度模块
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可视化流程组合
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支持 Web 界面鼠标拖拽排序，自由组合官方标准算法与客户自研算法，支持 Python/MATLAB/C/C++ 跨语言混编。
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组合完成后系统自动做流程全局校验，校验前序算法输出与后序算法输入的接口衔接性，不匹配则即时提示并给出修复建议。
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文字指令智能调度
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支持客户输入自然语言指令（如 “检测海试声呐数据质量”“浅海低信噪比数据降噪 + STFT 特征提取”），系统自动解析意图、匹配场景算法，生成并执行调度流程。
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自动化调度执行
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按客户设定的顺序自动调度算法黑盒，全程完成标准化数据→语言专属数据→标准化数据的双向转换，客户无感知。
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支持非依赖型算法并行调度，提升大体积数据处理效率。
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执行过程中 Web 界面实时展示进度条 + 执行日志，显示当前执行算法、处理进度、耗时等信息。
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流程模板管理
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组合完成的算法调度流程可保存为流程模板（如 “海试数据质量检测流程”“浅海算法处理流程”），支持模板一键加载、修改、删除。
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2.2.4 数据处理模块
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标准化中间数据管理
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定义WaterSoundData为唯一数据交换标准，包含四大核心字段，支撑全流程数据流转：
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① 基础原始数据：原始声呐数据、采样率、采集时间、海洋环境参数等；
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② 处理过程数据：清洗后数据、降噪后数据、时频数据、特征数组等中间结果；
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③ 结果数据：最终处理结果、核心指标、可视化数据等；
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④ 元信息：数据状态、执行日志、错误信息、算法版本记录等。
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多语言数据转换
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由语言专属桥接插件完成无损数据转换，优先采用内存级传递（内存直接映射 / 指针传递）保证高性能，失败则采用文件级兜底（.npy/.mat/.bin 水声专属轻量化格式）。
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转换过程中自动完成数据类型、维度的适配，保证数据值与结构不丢失。
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大体积数据处理
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支持大体积水声数据自动分块处理，按水声数据特性拆分数据，逐块处理后自动合并结果，避免内存 / CPU 超限。
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分块规则可由客户在 Web 界面简单配置（如分块大小、合并方式），也可由系统自动适配。
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2.2.5 容错溯源模块
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三层递进容错体系
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配置阶段：实时校验 + 强制拦截，从根源拦截 90% 接口配置错误；
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转换阶段：自动兜底适配，对维度 / 类型不兼容、空值 / 无穷值、跨语言数据丢失等问题自动修复，修复过程记录日志；
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执行阶段：隔离式容错 + 降级执行，单个算法出错立即隔离，不影响整体流程；核心算法出错则自动调用同功能官方标准算法兜底执行，保证核心功能不丢失。
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可视化异常处理
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所有错误在 Web 界面异常中心集中展示，给出人话提示 + 一键修复建议，无需专业知识即可理解问题根源。
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支持异常快速定位，点击异常信息可直接跳转到对应的配置 / 执行页面，方便客户修改。
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全流程溯源
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自动生成结构化溯源日志，记录从接口配置→数据转换→算法执行→结果输出的每一步操作、数据变化、容错处理，按时间顺序排列，高亮异常步骤。
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自动生成接口配置校验报告，包含配置信息、校验结果、适配建议，支持日志与报告的在线查看、一键导出（JSON/Excel 格式）。
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错误修改便捷性
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接口配置与算法解耦，修改算法代码 / 参数无需重新配置接口，上传新文件即生效；
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所有修改操作均在原配置 / 执行界面完成，无需跳转其他页面，改完即保存、重新执行。
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2.2.6 客户扩展模块
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多语言算法上传
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支持客户上传各语言算法原始文件，操作极简，无需额外处理：
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① Python：上传.py 文件 / 直接粘贴函数代码；
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② MATLAB：上传.m 文件 / 直接粘贴函数代码；
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③ C/C++：上传单个.c/.cpp 文件 / 多文件压缩包，仅需填写核心函数名。
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系统自动完成 C/C++ 算法的编译（生成跨平台动态链接库）、所有语言算法的黑盒化封装，客户无感知。
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两种扩展方式
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零代码表单式（推荐，适配非开发岗）：全程 Web 界面选择、配置，无需写任何代码；
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极简代码式（适配开发岗）：提供封装好的扩展函数，5 行代码即可完成自研算法的注册与适配。
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轻量化环境适配
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若客户电脑无 C/C++ 编译器 / MATLAB 引擎，系统给出一键安装引导（轻量版 MinGW，50M 左右；oct2py 开源库），无需配置环境变量。
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技术支持入口
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Web 界面内置技术支持入口，客户可一键导出错误日志 + 配置报告，直接发送给厂家，方便快速定位问题。
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2.2.7 海试专属模块
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一键质量检测
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内置海试数据质量检测专属算法组合，支持客户上传海试原始数据，点击 “一键检测” 秒级出初步结果，几分钟内生成完整检测报告。
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简洁直观的检测报告
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报告包含核心检测指标（数据完整性、信噪比、数据噪声水平、有效数据占比）、异常点定位、检测结论（合格 / 不合格）、处理建议，支持报告导出（PDF/Excel 格式），适配现场汇报需求。
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轻量化操作优化
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海试模式下隐藏复杂配置功能，仅保留 “数据上传→一键检测→报告导出” 核心操作，界面简洁，非专业人员可快速上手。
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离线快速运行
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海试模式下系统自动优化资源占用，关闭非核心功能，保证在低配笔记本上也能快速、稳定运行，无卡顿、无崩溃。
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2.3 非功能需求
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2.3.1 性能需求
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部署性能：支持 Windows/Linux/macOS 跨平台运行，单实例运行内存占用≤4GB，CPU 占用可控；客户侧仅需 Python 运行环境，无需 GPU / 高端服务器，零硬件成本。
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执行性能：
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C/C++ 算法调用性能与原生编译执行持平，数据转换无额外损耗；
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海试数据质量检测秒级出初步结果，1GB 以内数据完整处理时间≤5 分钟；
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支持单文件≥10GB 的大体积数据分块处理，分块处理效率与单块处理持平。
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响应性能：Web 界面操作响应时间≤1s，接口配置实时校验响应时间≤0.5s，算法调度流程启动响应时间≤2s。
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2.3.2 稳定性与容错性需求
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整体容错率≥95%，其中接口配置准确率≥90%，执行异常处理率≥98%，结果准确性≥99%；
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支持 7×24h 连续运行，无卡死、无崩溃，可处理异常数据、复杂接口、跨语言混编等各类场景；
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任意算法 / 步骤执行失败，均有兜底方案，保证流程不中断、核心结果可输出；
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跨语言调用失败率≤1%，失败后自动切换兜底方案，无感知恢复。
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2.3.3 易用性需求
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全流程 Web 界面可视化操作，零代码 / 极简代码，科研人员 / 海试操作人员 10 分钟即可上手；
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错误提示为自然语言人话提示，避免专业技术术语，同时给出明确的修复建议；
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所有常用功能（算法上传、接口配置、流程组合）均有操作引导弹窗 / 图文帮助，支持一键关闭；
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界面布局简洁，按 “功能模块” 分栏，核心操作（如一键检测、一键执行）突出显示，适配客户操作习惯。
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2.3.4 安全性与兼容性需求
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离线安全性：全程本地离线运行，无网络传输，符合水声行业涉密数据管理要求，不收集、不存储客户任何算法与数据；
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数据安全性：客户算法与数据均存储在本地，系统仅做临时缓存，执行完成后可一键清理缓存，无数据泄露风险；
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环境兼容性：支持 Python3.8 及以上版本，兼容 MATLAB R2018 及以上版本，C/C++ 编译器兼容 MinGW/GCC/MSVC；
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格式兼容性：支持水声行业常用数据格式（.mat/.npy/.bin/.txt），输出结果可导出为 PDF/Excel/JSON 等通用格式。
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2.3.5 可维护性与可扩展性需求
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模块化设计：所有功能模块为可插拔式设计，开发、升级、维护互不影响；
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易开发维护：基于 Python 生态开发，代码简洁、可读性强，2-3 人团队可快速完成维护与迭代；
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易扩展：支持新增算法语言（如 Fortran/Julia）、新增预处理算子、新增容错规则，仅需开发对应轻量插件，无需重构核心代码；
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版本迭代：支持产品小版本热更新，客户无需重新安装，仅需替换插件 / 脚本即可完成升级。
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三、运行环境需求
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3.1 开发环境
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操作系统：Windows/Linux/macOS 均可；
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开发语言：Python3.8+，C/C++（仅用于跨语言桥接）；
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核心依赖：NumPy、SciPy、Streamlit、matlab.engine、oct2py、ctypes、cffi 等。
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3.2 客户运行环境
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3.2.1 基础环境
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操作系统：Windows 10/11、Linux（Ubuntu 18.04+）、macOS 10.15+；
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核心依赖：Python3.8+（一键安装，无需配置环境变量）；
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硬件配置：CPU≥4 核，内存≥8GB，硬盘剩余空间≥10GB（低配笔记本 / 办公电脑即可满足）。
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3.2.2 可选环境（按需自动安装）
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C/C++ 编译器：MinGW/GCC（轻量版，50M 左右，系统一键引导安装）；
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MATLAB 环境：MATLAB R2018+（可选，无则自动切换 oct2py 开源库兜底）。
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四、验收标准
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4.1 功能验收
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所有核心功能模块按需求实现，无功能缺失，操作流程与需求一致；
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多语言算法（Python/MATLAB/C/C++）均可正常上传、黑盒化、调用，跨语言混编组合流程可正常执行；
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复杂接口配置可完成所有个性化需求，实时校验准确，错误配置无法保存；
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容错体系有效，单个算法出错可隔离、核心算法可兜底，流程不中断；
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海试专属模块可实现一键检测，快速生成符合要求的检测报告。
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4.2 性能验收
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满足所有性能需求，部署在低配办公电脑上无明显卡顿，大体积数据可正常分块处理；
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C/C++ 算法调用性能与原生编译执行持平，数据转换无明显损耗；
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海试数据质量检测 1GB 以内数据完整处理时间≤5 分钟，秒级出初步结果；
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Web 界面操作响应时间≤1s，无延迟、无卡死。
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4.3 稳定性验收
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连续 72h 运行测试，无崩溃、无卡死，资源占用稳定；
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随机输入异常数据、配置复杂接口、进行跨语言混编，系统均可正常处理，容错率≥95%；
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任意算法执行失败，系统均可实现隔离或兜底，核心结果可正常输出。
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4.4 易用性验收
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非专业人员（无工程开发知识）按操作引导，10 分钟内可完成算法上传、接口配置、流程组合、执行的完整操作；
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错误提示清晰，修复建议明确，客户可自主完成 90% 以上的错误修改；
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所有常用功能均有操作引导，界面布局简洁，操作逻辑符合客户使用习惯。
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+141
@@ -0,0 +1,141 @@
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# 🌊 水声算法全协议集成与调度平台 项目审查报告
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## 一、项目概况
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| 项目 | 内容 |
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| **项目名称** | 水声算法全协议集成与调度平台 |
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| **目标客户** | 高校水声实验室、研究所、海试现场测试团队 |
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| **团队规模** | 2-3 人，核心技术栈 Python |
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| **当前状态** | Phase 1 已完成（核心框架），Phase 2-5 待开发 |
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## 二、项目目标
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| 目标类型 | 描述 |
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|----------|------|
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| **功能目标** | 多语言算法统一纳管、零代码接口适配、跨语言混编调度、全流程容错溯源、海试数据质量检测 |
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| **性能目标** | 轻量化离线部署、1GB 数据 ≤5 分钟、容错率 ≥95%、C/C++ 原生性能 |
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| **体验目标** | Web 可视化、10 分钟上手、人话错误提示、一键修复 |
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| **商业目标** | 快速落地、预留工业级拓展接口 (C++/Qt) |
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## 三、系统架构（五层设计）
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 用户交互层 (Streamlit) │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 核心调度层 (CoreScheduler) │
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│ 流程调度 | 实时校验 | 容错处理 | 日志记录 │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 桥接插件层 (Bridges) │
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|
│ PythonBridge | MATLABBridge | CppBridge │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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|
│ 算法层 (标准库 + 自定义库) │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
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|
│ 数据层 (WaterSoundData) │
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│ 原始数据 | 过程数据 | 结果数据 | 元信息 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 四、已完成模块 (Phase 1)
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| 模块 | 文件 | 状态 | 说明 |
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| 数据标准 | `src/models.py` | ✅ 完成 | `WaterSoundData` 统一数据交换格式 |
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| Python 桥接 | `src/bridges.py` | ✅ 完成 | `AlgorithmBridge` 抽象类 + `PythonBridge` 实现 |
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| 核心调度 | `src/scheduler.py` | ✅ 完成 | `CoreScheduler` 流程执行与日志记录 |
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| Web 界面 | `main.py` | ✅ 完成 | Streamlit 首页 + 算法调度演示页 |
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| 集成测试 | `tests/test_core.py` | ✅ 通过 | 验证多算法链式调用 |
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## 五、技术风险分析与应对策略
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### 5.1 核心风险点
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| 风险 | 级别 | 分析 | 应对策略 |
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|------|------|------|----------|
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| **C++ 编译器环境** | 🔴 高 | Windows 上 MinGW 路径配置是非开发人员的噩梦 | **优雅降级**：无编译器时禁用 C++ 上传功能，而非强行引导安装 |
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| **Streamlit 拖拽限制** | 🟡 中 | 原生不支持复杂连线 | **列表式调度**：先用上下移动排序，跑通再考虑 Canvas 可视化 |
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| **MATLAB Octave 差异** | 🟡 中 | oct2py 对复杂 Toolbox 支持有限 | **文档说明**：推荐 MATLAB，兼容模式注明精度差异 |
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| **大数据内存** | 🟢 低 | 10GB 单文件场景少见，海试数据多分段采集 | **后期优化**：Phase 4 再引入 memmap |
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### 5.2 设计原则
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> **先让系统跑起来，再让系统跑得好。**
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避免过早优化，聚焦最小可用版本 (MVP)。
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## 六、修订后实施计划
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### Phase 2：算法库与接口配置（预计 5 天）— **MVP 聚焦**
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| 任务 | 描述 | 产出物 | 优先级 |
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|------|------|--------|--------|
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| 2.1 算法上传 | Python 文件上传、版本自动打标 | `src/algo_library.py` | P0 |
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| 2.2 元数据存储 | JSON 持久化算法信息 | `data/algorithms.json` | P0 |
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| 2.3 接口映射 | 下拉选择字段、简单预处理 | `src/interface_config.py` | P0 |
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| 2.4 实时校验 | 5 类校验规则实现 | `src/validators.py` | P0 |
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| 2.5 流程排序 | 列表式上下移动（不做拖拽） | 界面更新 | P1 |
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### Phase 3：多语言桥接（预计 4 天）
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| 任务 | 描述 | 产出物 | 优先级 |
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|------|------|--------|--------|
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| 3.1 MATLAB 桥接 | matlab.engine + oct2py 兜底 | `src/bridges_matlab.py` | P0 |
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| 3.2 C++ 编译检测 | 检测 gcc，无则禁用 C++ 功能 | `src/cpp_compiler.py` | P1 |
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| 3.3 C++ 桥接 | ctypes 加载（仅限有编译器环境） | `src/bridges_cpp.py` | P1 |
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### Phase 4：容错与溯源（预计 3 天）
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| 任务 | 描述 | 产出物 |
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| 4.1 三层容错 | 配置拦截、转换修复、执行兜底 | `src/fault_tolerance.py` |
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| 4.2 溯源日志 | 结构化日志、时间轴展示 | `src/traceability.py` |
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| 4.3 异常中心 | 错误列表、一键跳转修复 | 界面页 |
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| 4.4 大数据优化 | memmap + 分块处理（可选） | 性能优化 |
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### Phase 5：海试专属与打包（预计 3 天）
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| 任务 | 描述 | 产出物 |
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| 5.1 海试模式 | 简化界面、内置质量检测流程 | `src/seatrial_mode.py` |
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| 5.2 报告生成 | PDF/Excel 导出 | `src/report_generator.py` |
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| 5.3 产品打包 | PyInstaller 生成可执行文件 | 交付包 |
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## 七、里程碑时间线（总计 15 天 — 海音·智调 1.0 版本）
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Week 1: Phase 2 (算法库 + 接口配置) — MVP 核心
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Week 2: Phase 3 (MATLAB + C++ 桥接) — 多语言支持
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Week 3: Phase 4 + 5 (容错 + 海试 + 打包) — 产品化
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## 八、关键决策记录
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| 决策 | 理由 | 日期 |
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| 暂定全称为：水声算法全协议集成与调度平台 | 回归技术本质，强调“全协议”兼容性，品牌名称推迟至发布前确定 | 2026-01-20 |
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| 采用列表式调度而非拖拽连线 | Streamlit 原生限制 + 开发成本 | 2026-01-20 |
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| C++ 环境采用"优雅降级"策略 | 避免非开发人员配置编译器的门槛 | 2026-01-20 |
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| 大数据 memmap 优化推迟至 Phase 4 | 目标场景以分段数据为主，10GB 单文件少见 | 2026-01-20 |
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| 算法能力标签系统简化为"类型下拉" | 降低上传门槛，后期再细化 | 2026-01-20 |
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*报告生成时间：2026-01-20*
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*最后更新：2026-01-20 20:19*
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@@ -0,0 +1,624 @@
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import streamlit as st
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import numpy as np
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import sys
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import os
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# Ensure src is in path
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sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
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from src.models import WaterSoundData
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|
from src.bridges import PythonBridge
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|
from src.scheduler import CoreScheduler
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|
from src.algo_loader import load_algo_func
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|
st.set_page_config(page_title="水声算法全协议集成与调度平台", layout="wide")
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|
from src.algo_manager import AlgorithmManager
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||||||
|
from src.template_manager import TemplateManager
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|
ALGO_DB = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "data/algorithms.json")
|
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|
TEMPLATE_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "data/templates")
|
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def set_design_system():
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|
st.markdown("""
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<style>
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|
* {
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|
/* Keep offline-friendly font stack (Inter if installed). */
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||||||
|
font-family: Inter, ui-sans-serif, system-ui, -apple-system, "Segoe UI", Roboto, Helvetica, Arial, "Noto Sans", "Liberation Sans", sans-serif;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Sidebar Styling */
|
||||||
|
[data-testid="stSidebar"] {
|
||||||
|
background-image: linear-gradient(180deg, #023e8a 0%, #03045e 100%);
|
||||||
|
color: white;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
[data-testid="stSidebar"] * {
|
||||||
|
color: white !important;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Metric Cards */
|
||||||
|
[data-testid="stMetricValue"] {
|
||||||
|
font-size: 2.5rem !important;
|
||||||
|
font-weight: 700 !important;
|
||||||
|
color: #00b4d8 !important;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Glassmorphism Containers (Approximation in Streamlit) */
|
||||||
|
.stExpander {
|
||||||
|
border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1) !important;
|
||||||
|
border-radius: 12px !important;
|
||||||
|
box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1), 0 2px 4px -1px rgba(0, 0, 0, 0.06) !important;
|
||||||
|
background: rgba(255, 255, 255, 0.02) !important;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Custom Badges */
|
||||||
|
.algo-badge {
|
||||||
|
padding: 4px 12px;
|
||||||
|
border-radius: 20px;
|
||||||
|
font-size: 0.8rem;
|
||||||
|
font-weight: 600;
|
||||||
|
color: white;
|
||||||
|
display: inline-block;
|
||||||
|
margin-bottom: 10px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
.badge-python { background-color: #3776AB; }
|
||||||
|
.badge-cpp { background-color: #7C3AED; }
|
||||||
|
.badge-matlab { background-color: #ED8B00; }
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Hero Section */
|
||||||
|
.hero {
|
||||||
|
padding: 2rem;
|
||||||
|
border-radius: 15px;
|
||||||
|
background: linear-gradient(90deg, #0077b6 0%, #0096c7 100%);
|
||||||
|
color: white;
|
||||||
|
margin-bottom: 2rem;
|
||||||
|
box-shadow: 0 10px 15px -3px rgba(0, 0, 0, 0.1);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* Buttons */
|
||||||
|
.stButton>button {
|
||||||
|
border-radius: 8px !important;
|
||||||
|
border: none !important;
|
||||||
|
background-color: #0077b6 !important;
|
||||||
|
color: white !important;
|
||||||
|
transition: all 0.3s ease !important;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
.stButton>button:hover {
|
||||||
|
background-color: #00b4d8 !important;
|
||||||
|
transform: translateY(-2px);
|
||||||
|
box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.2);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
set_design_system()
|
||||||
|
st.sidebar.markdown("<h1 style='text-align: center; color: white;'>🌊 HYD-SCHED</h1>", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
st.sidebar.markdown("<p style='text-align: center; opacity: 0.8;'>海音达算法智能调度平台 v3.5</p>", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
st.sidebar.divider()
|
||||||
|
app_mode = st.sidebar.selectbox("功能菜单",
|
||||||
|
["首页", "算法库管理", "接口配置", "算法调度", "海试专属", "异常中心"])
|
||||||
|
|
||||||
|
if app_mode == "首页":
|
||||||
|
show_home()
|
||||||
|
elif app_mode == "算法库管理":
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||||||
|
show_algo_library()
|
||||||
|
elif app_mode == "接口配置":
|
||||||
|
show_interface_config()
|
||||||
|
elif app_mode == "算法调度":
|
||||||
|
show_scheduling()
|
||||||
|
elif app_mode == "海试专属":
|
||||||
|
show_sea_trial()
|
||||||
|
elif app_mode == "异常中心":
|
||||||
|
show_exceptions()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.info(f"模块 '{app_mode}' 正在开发中...")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Keep sidebar spacing without relying on non-Streamlit APIs.
|
||||||
|
st.sidebar.markdown("<div style='height: 100px;'></div>", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
st.sidebar.markdown("""
|
||||||
|
<div style="position: fixed; bottom: 20px; width: 200px; padding: 10px; border-top: 1px solid rgba(255,255,255,0.1);">
|
||||||
|
<p style="font-size: 0.7rem; opacity: 0.6; margin: 0;">平台状态: 🟢 已就绪</p>
|
||||||
|
<p style="font-size: 0.7rem; opacity: 0.6; margin: 0;">环境检测: ✅ 2.0.4</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
def show_home():
|
||||||
|
st.markdown("""
|
||||||
|
<div class="hero">
|
||||||
|
<h1>🌊 海音达智能调度处理系统</h1>
|
||||||
|
<p style="font-size: 1.2rem; opacity: 0.9;">
|
||||||
|
全协议集成 · 五维实时校验 · 跨语言桥接驱动
|
||||||
|
</p>
|
||||||
|
<hr style="border-color: rgba(255,255,255,0.2);">
|
||||||
|
<div style="display: flex; gap: 20px;">
|
||||||
|
<span>✅ Python Native</span>
|
||||||
|
<span>⚡ C++ Performance</span>
|
||||||
|
<span>📊 MATLAB Legacy</span>
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||||||
|
</div>
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||||||
|
</div>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
col1, col2 = st.columns(2)
|
||||||
|
with col1:
|
||||||
|
st.subheader("🚀 核心能力")
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||||||
|
st.markdown("""
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|
- **全协议兼容**: 支持 Python/C++/MATLAB/Octave 原生算法无缝调用。
|
||||||
|
- **工业级校验**: 5维字段、类型、空间、完整性与环境兼容性实时监测。
|
||||||
|
- **动态资产化**: 算法元数据驱动，支持 I/O 映射模板化管理。
|
||||||
|
""")
|
||||||
|
with col2:
|
||||||
|
st.subheader("⚓ 应用场景")
|
||||||
|
st.markdown("""
|
||||||
|
- **海试一键巡检**: 自动化质量巡检链路，实时出具测评分析报表。
|
||||||
|
- **多源异构调度**: 将不同语言编写的声呐算法快速编排入链。
|
||||||
|
- **异常深度追溯**: 聚合校验、执行与环境日志，一键打包现场问题。
|
||||||
|
""")
|
||||||
|
|
||||||
|
def show_algo_library():
|
||||||
|
st.title("📚 算法库管理")
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|
||||||
|
from src.env_detect import collect_env_info, get_available_algo_types
|
||||||
|
|
||||||
|
manager = AlgorithmManager(ALGO_DB)
|
||||||
|
algos = manager.load_algorithms()
|
||||||
|
env = collect_env_info()
|
||||||
|
available_types = get_available_algo_types()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 环境状态概览
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||||||
|
with st.expander("🖥️ 当前环境能力", expanded=False):
|
||||||
|
col1, col2, col3 = st.columns(3)
|
||||||
|
col1.metric("Python", "✅ 可用")
|
||||||
|
col2.metric("MATLAB/Octave", "✅ 可用" if "matlab" in available_types else "❌ 不可用")
|
||||||
|
col3.metric("C++ 编译器", "✅ 可用" if "cpp" in available_types else "❌ 不可用")
|
||||||
|
st.json(env)
|
||||||
|
|
||||||
|
st.subheader("已注册算法")
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||||||
|
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||||||
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# 筛选器
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filter_type = st.selectbox("按类型筛选", ["全部"] + available_types)
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||||||
|
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||||||
|
for algo in algos:
|
||||||
|
algo_type = algo.get("type", "python")
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||||||
|
if filter_type != "全部" and algo_type != filter_type:
|
||||||
|
continue
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||||||
|
|
||||||
|
# 判断是否可用
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||||||
|
is_available = algo_type in available_types
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||||||
|
status_icon = "🔵" if is_available else "⚪"
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||||||
|
badge_class = f"badge-{algo_type}"
|
||||||
|
|
||||||
|
with st.expander(f"{status_icon} {algo['name']} (v{algo['version']})"):
|
||||||
|
st.markdown(f'<div class="algo-badge {badge_class}">{algo_type.upper()}</div>', unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
st.write(f"**描述**: {algo.get('description', 'N/A')}")
|
||||||
|
if algo_type == "python":
|
||||||
|
st.write(f"**入口**: `{algo.get('module', 'N/A')}.{algo.get('function', 'N/A')}`")
|
||||||
|
elif algo_type == "cpp":
|
||||||
|
st.write(f"**入口**: `{algo.get('lib_path', 'N/A')}::{algo.get('function', 'N/A')}`")
|
||||||
|
elif algo_type == "matlab":
|
||||||
|
st.write(f"**入口**: `{algo.get('m_path', 'N/A')}::{algo.get('function', 'N/A')}`")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.write(f"**入口**: `{algo.get('function', 'N/A')}`")
|
||||||
|
|
||||||
|
st.write("**输入参数**:")
|
||||||
|
for k, v in (algo.get("inputs") or {}).items():
|
||||||
|
st.write(f" - `{k}`: {v.get('type', '?')} → `{v.get('field', k)}`")
|
||||||
|
|
||||||
|
st.write("**输出参数**:")
|
||||||
|
for k, v in (algo.get("outputs") or {}).items():
|
||||||
|
st.write(f" - `{k}`: {v.get('type', '?')}")
|
||||||
|
|
||||||
|
if not is_available:
|
||||||
|
st.warning(f"⚠️ 当前环境不支持 {algo_type} 类型算法，请安装相应依赖。")
|
||||||
|
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||||||
|
def show_interface_config():
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||||||
|
st.title("🔧 接口配置")
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|
||||||
|
template_manager = TemplateManager(TEMPLATE_DIR)
|
||||||
|
manager = AlgorithmManager(ALGO_DB)
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||||||
|
algos = manager.load_algorithms()
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||||||
|
|
||||||
|
st.subheader("创建/编辑接口模板")
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||||||
|
|
||||||
|
algo_names = [a["name"] for a in algos]
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||||||
|
selected_algo = st.selectbox("选择算法", algo_names) if algo_names else None
|
||||||
|
|
||||||
|
if selected_algo:
|
||||||
|
algo = manager.get_algorithm(selected_algo)
|
||||||
|
|
||||||
|
st.write("**输入映射配置**")
|
||||||
|
wsd_fields = ["raw_data", "sample_rate", "collect_time", "sea_env",
|
||||||
|
"clean_data", "denoised_data", "stft_data", "feat_data",
|
||||||
|
"final_result", "core_index", "vis_data"]
|
||||||
|
|
||||||
|
input_mapping = {}
|
||||||
|
for param, spec in (algo.get("inputs") or {}).items():
|
||||||
|
default_field = (spec or {}).get("field", param)
|
||||||
|
selected_field = st.selectbox(
|
||||||
|
f"`{param}` 映射到",
|
||||||
|
wsd_fields,
|
||||||
|
index=wsd_fields.index(default_field) if default_field in wsd_fields else 0,
|
||||||
|
key=f"in_{param}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
input_mapping[param] = selected_field
|
||||||
|
|
||||||
|
st.write("**输出映射配置**")
|
||||||
|
output_mapping = {}
|
||||||
|
for field, spec in (algo.get("outputs") or {}).items():
|
||||||
|
idx = (spec or {}).get("index", 0)
|
||||||
|
selected_field = st.selectbox(
|
||||||
|
f"输出 `{field}` 写入",
|
||||||
|
wsd_fields,
|
||||||
|
index=wsd_fields.index(field) if field in wsd_fields else 0,
|
||||||
|
key=f"out_{field}"
|
||||||
|
)
|
||||||
|
output_mapping[str(idx)] = selected_field
|
||||||
|
|
||||||
|
st.write("**预处理算子（可选）**")
|
||||||
|
preprocessing = []
|
||||||
|
if st.checkbox("启用归一化 (normalize)"):
|
||||||
|
preprocessing.append({"op": "normalize", "field": list(input_mapping.values())[0] if input_mapping else "raw_data", "params": {"min": 0, "max": 1}})
|
||||||
|
if st.checkbox("启用缩放 (scale)"):
|
||||||
|
factor = st.number_input("缩放因子", value=1.0, step=0.1)
|
||||||
|
preprocessing.append({"op": "scale", "field": list(input_mapping.values())[0] if input_mapping else "raw_data", "params": {"factor": factor}})
|
||||||
|
|
||||||
|
template_name = st.text_input("模板名称", value=selected_algo)
|
||||||
|
|
||||||
|
if st.button("保存模板"):
|
||||||
|
template_data = {
|
||||||
|
"algorithm": selected_algo,
|
||||||
|
"input_mapping": input_mapping,
|
||||||
|
"output_mapping": output_mapping,
|
||||||
|
"preprocessing": preprocessing,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
template_manager.save_template(template_name, template_data)
|
||||||
|
st.success(f"✅ 模板 '{template_name}' 已保存！")
|
||||||
|
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
st.subheader("已保存模板")
|
||||||
|
templates = template_manager.list_templates()
|
||||||
|
if templates:
|
||||||
|
for tpl_name in templates:
|
||||||
|
with st.expander(f"📄 {tpl_name}"):
|
||||||
|
tpl = template_manager.load_template(tpl_name)
|
||||||
|
st.json(tpl)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.info("暂无已保存模板。")
|
||||||
|
|
||||||
|
def show_scheduling():
|
||||||
|
st.title("⚙️ 算法链路编排与调度")
|
||||||
|
|
||||||
|
manager = AlgorithmManager(ALGO_DB)
|
||||||
|
available_algos = manager.load_algorithms()
|
||||||
|
template_manager = TemplateManager(TEMPLATE_DIR)
|
||||||
|
|
||||||
|
if 'pipeline' not in st.session_state:
|
||||||
|
st.session_state.pipeline = []
|
||||||
|
|
||||||
|
col1, col2 = st.columns([1, 1])
|
||||||
|
|
||||||
|
# Visual Pipeline flow
|
||||||
|
if st.session_state.pipeline:
|
||||||
|
st.write("**📦 运行流水线预览**")
|
||||||
|
flow_html = '<div style="display: flex; align-items: center; gap: 10px; overflow-x: auto; padding: 10px;">'
|
||||||
|
for i, algo in enumerate(st.session_state.pipeline):
|
||||||
|
algo_type = algo.get("type", "python")
|
||||||
|
badge_class = f"badge-{algo_type}"
|
||||||
|
flow_html += f'''
|
||||||
|
<div style="min-width: 120px; padding: 10px; border: 1px solid #0077b6; border-radius: 8px; text-align: center; background: rgba(0,119,182,0.05);">
|
||||||
|
<div style="font-size: 0.7rem; opacity: 0.7;">STEP {i+1}</div>
|
||||||
|
<div style="font-weight: 600; font-size: 0.9rem;">{algo["name"]}</div>
|
||||||
|
<div class="algo-badge {badge_class}" style="margin: 5px 0 0 0; font-size: 0.6rem;">{algo_type.upper()}</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
'''
|
||||||
|
if i < len(st.session_state.pipeline) - 1:
|
||||||
|
flow_html += '<div style="font-size: 1.5rem; color: #0077b6;">➡</div>'
|
||||||
|
flow_html += '</div>'
|
||||||
|
st.markdown(flow_html, unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
|
||||||
|
with col1:
|
||||||
|
st.subheader("1. 链路编排")
|
||||||
|
if 'pipeline' not in st.session_state:
|
||||||
|
st.session_state.pipeline = []
|
||||||
|
|
||||||
|
algo_names = sorted({a["name"] for a in available_algos}) if available_algos else []
|
||||||
|
if not algo_names:
|
||||||
|
st.warning("算法库为空：请先在 algorithms.json 注册算法元数据。")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
selected_algo_name = st.selectbox("选择算法添加至链路", algo_names)
|
||||||
|
if st.button("添加至链路"):
|
||||||
|
algo_meta = manager.get_algorithm(selected_algo_name)
|
||||||
|
st.session_state.pipeline.append(algo_meta)
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 链路列表与移动操作
|
||||||
|
for i, algo in enumerate(st.session_state.pipeline):
|
||||||
|
cols = st.columns([0.6, 0.1, 0.1, 0.2])
|
||||||
|
cols[0].write(f"{i+1}. **{algo['name']}** (v{algo['version']})")
|
||||||
|
if cols[1].button("↑", key=f"up_{i}") and i > 0:
|
||||||
|
st.session_state.pipeline[i], st.session_state.pipeline[i-1] = st.session_state.pipeline[i-1], st.session_state.pipeline[i]
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
if cols[2].button("↓", key=f"down_{i}") and i < len(st.session_state.pipeline) - 1:
|
||||||
|
st.session_state.pipeline[i], st.session_state.pipeline[i+1] = st.session_state.pipeline[i+1], st.session_state.pipeline[i]
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
if cols[3].button("移除", key=f"rm_{i}"):
|
||||||
|
st.session_state.pipeline.pop(i)
|
||||||
|
st.rerun()
|
||||||
|
|
||||||
|
with col2:
|
||||||
|
st.subheader("2. 数据与校验")
|
||||||
|
sample_rate = st.number_input("采样率 (Hz)", min_value=1.0, value=1000.0, step=100.0)
|
||||||
|
uploaded_file = st.file_uploader("上传待处理数据 (.npy)", type=["npy"])
|
||||||
|
auto_apply_template = st.checkbox("自动应用同名接口模板（若存在）", value=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
if uploaded_file and st.session_state.pipeline:
|
||||||
|
data = np.load(uploaded_file)
|
||||||
|
wsd = WaterSoundData(raw_data=data, sample_rate=float(sample_rate))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 自动映射 (Phase 2 简化版：直接使用元数据中的映射)
|
||||||
|
scheduler = CoreScheduler()
|
||||||
|
bridges = []
|
||||||
|
for algo in st.session_state.pipeline:
|
||||||
|
tpl = None
|
||||||
|
if auto_apply_template:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
tpl = template_manager.load_template(algo["name"])
|
||||||
|
except FileNotFoundError:
|
||||||
|
tpl = None
|
||||||
|
|
||||||
|
if tpl:
|
||||||
|
in_map = tpl.get("input_mapping") or {}
|
||||||
|
out_map = tpl.get("output_mapping") or {}
|
||||||
|
preprocessing = tpl.get("preprocessing") or []
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
in_map = {
|
||||||
|
param: (spec or {}).get("field") or param
|
||||||
|
for param, spec in (algo.get("inputs") or {}).items()
|
||||||
|
}
|
||||||
|
out_map = {
|
||||||
|
str((spec or {}).get("index", 0)): field
|
||||||
|
for field, spec in (algo.get("outputs") or {}).items()
|
||||||
|
}
|
||||||
|
preprocessing = []
|
||||||
|
|
||||||
|
from src.bridges import PythonBridge, CppBridge
|
||||||
|
algo_type = algo.get("type", "python")
|
||||||
|
|
||||||
|
if algo_type == "python":
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
algo_func = load_algo_func(algo.get("module", ""), algo.get("function", ""))
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
st.error(f"算法加载失败：{algo.get('name', '<unknown>')} - {e}")
|
||||||
|
st.stop()
|
||||||
|
bridge = PythonBridge(
|
||||||
|
algo["name"],
|
||||||
|
algo_func,
|
||||||
|
in_map,
|
||||||
|
out_map,
|
||||||
|
preprocessing=preprocessing,
|
||||||
|
requirements=algo.get("inputs") or {},
|
||||||
|
output_specs=algo.get("outputs") or {},
|
||||||
|
algo_type=algo_type,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
elif algo_type == "cpp":
|
||||||
|
bridge = CppBridge(
|
||||||
|
algo["name"],
|
||||||
|
algo.get("lib_path", ""),
|
||||||
|
algo.get("function", ""),
|
||||||
|
in_map,
|
||||||
|
out_map,
|
||||||
|
preprocessing=preprocessing,
|
||||||
|
requirements=algo.get("inputs") or {},
|
||||||
|
output_specs=algo.get("outputs") or {},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
elif algo_type == "matlab":
|
||||||
|
from src.bridges import MatlabBridge
|
||||||
|
bridge = MatlabBridge(
|
||||||
|
algo["name"],
|
||||||
|
algo.get("m_path", ""),
|
||||||
|
algo.get("function", ""),
|
||||||
|
in_map,
|
||||||
|
out_map,
|
||||||
|
preprocessing=preprocessing,
|
||||||
|
requirements=algo.get("inputs") or {},
|
||||||
|
output_specs=algo.get("outputs") or {},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.warning(f"暂不支持的算法类型: {algo_type}")
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
bridges.append(bridge)
|
||||||
|
|
||||||
|
scheduler.set_flow(bridges)
|
||||||
|
|
||||||
|
if st.button("🔍 链路全局校验"):
|
||||||
|
issues = scheduler.validate_flow(wsd)
|
||||||
|
st.session_state.last_validation_issues = issues
|
||||||
|
if not issues:
|
||||||
|
st.success("✅ 校验通过：所有字段、类型与维度匹配。")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
for issue in issues:
|
||||||
|
st.error(f"❌ {issue['algo']}: {issue['message']}")
|
||||||
|
st.info(issue['suggestion'])
|
||||||
|
|
||||||
|
if st.button("🚀 一键执行调度"):
|
||||||
|
issues = scheduler.validate_flow(wsd)
|
||||||
|
st.session_state.last_validation_issues = issues
|
||||||
|
if issues:
|
||||||
|
st.error("⚠️ 校验未通过：已拦截执行，请先修复问题。")
|
||||||
|
for issue in issues:
|
||||||
|
st.error(f"❌ {issue['algo']}: {issue['message']}")
|
||||||
|
st.info(issue['suggestion'])
|
||||||
|
st.stop()
|
||||||
|
|
||||||
|
with st.spinner("流水线执行中..."):
|
||||||
|
result_wsd = scheduler.execute(wsd)
|
||||||
|
st.session_state.last_run = {
|
||||||
|
"status": result_wsd.status,
|
||||||
|
"error_info": result_wsd.error_info,
|
||||||
|
"log": result_wsd.log,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if result_wsd.status == "finished":
|
||||||
|
st.success("🎉 执行成功")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.error(f"⚠️ 执行中断: {result_wsd.error_info}")
|
||||||
|
|
||||||
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with st.expander("实时执行日志"):
|
||||||
|
st.table(result_wsd.log)
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||||||
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||||||
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def show_sea_trial():
|
||||||
|
st.title("⛴️ 海试专属一键检测")
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st.info("内置『一键质量检测』模板：去直流 -> 带通滤波 -> 质量巡检 -> SNR估计")
|
||||||
|
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||||||
|
sample_rate = st.number_input("采样率 (Hz)", min_value=1.0, value=1000.0, step=100.0)
|
||||||
|
uploaded_file = st.file_uploader("上传海试原始数据 (.npy)", type=["npy"])
|
||||||
|
|
||||||
|
if uploaded_file:
|
||||||
|
data = np.load(uploaded_file)
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||||||
|
wsd = WaterSoundData(raw_data=data, sample_rate=float(sample_rate))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 预设模板执行
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||||||
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if st.button("开始一键巡检"):
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||||||
|
# 这里的逻辑可以抽象为从 TemplateManager 加载一个名叫 "sea_trial_default" 的模板
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|
# 这里硬编码模拟一镜到底
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try:
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||||||
|
# 1. 加载函数
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||||||
|
from src.sample_algorithms import dc_removal_and_bandpass, quality_check, snr_estimation
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 构造链路
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||||||
|
b1 = PythonBridge("去直流+带通", dc_removal_and_bandpass,
|
||||||
|
{"raw_data": "raw_data", "fs": "sample_rate"}, {"0": "clean_data"})
|
||||||
|
b2 = PythonBridge("质量巡检", quality_check,
|
||||||
|
{"raw_data": "raw_data"}, {"0": "core_index"})
|
||||||
|
b3 = PythonBridge("SNR估计", snr_estimation,
|
||||||
|
{"raw_data": "clean_data"}, {"0": "snr_value"})
|
||||||
|
|
||||||
|
scheduler = CoreScheduler()
|
||||||
|
scheduler.set_flow([b1, b2, b3])
|
||||||
|
|
||||||
|
with st.spinner("正在巡检中..."):
|
||||||
|
result = scheduler.execute(wsd)
|
||||||
|
st.session_state.last_run = {
|
||||||
|
"status": result.status,
|
||||||
|
"error_info": result.error_info,
|
||||||
|
"log": result.log,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
if result.status == "finished":
|
||||||
|
st.success("✅ 巡检完成")
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||||||
|
|
||||||
|
# 展示简报 (使用更高级的展示方式)
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||||||
|
snr_value = getattr(result, "snr_value", None)
|
||||||
|
|
||||||
|
st.markdown("""
|
||||||
|
<div style="background: rgba(0,119,182,0.05); padding: 20px; border-radius: 12px; border: 1px solid rgba(0,119,182,0.2); margin-bottom: 20px;">
|
||||||
|
<h3 style="margin-top: 0; color: #0077b6;">📊 巡检简报</h3>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
c1, c2, c3 = st.columns(3)
|
||||||
|
with c1:
|
||||||
|
snr_str = f"{snr_value:.2f} dB" if isinstance(snr_value, (int, float)) and np.isfinite(snr_value) else "N/A"
|
||||||
|
st.metric("信噪比 (SNR)", snr_str)
|
||||||
|
with c2:
|
||||||
|
st.metric("最大幅值 (Peak)", f"{result.core_index.get('max_abs_val',0):.2f}")
|
||||||
|
with c3:
|
||||||
|
st.metric("质量评估分", f"{result.core_index.get('quality_score',0):.1f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 导出报告
|
||||||
|
import csv
|
||||||
|
import io
|
||||||
|
timestamp = result.log[0].get("timestamp") if result.log else ""
|
||||||
|
row = {
|
||||||
|
"timestamp": timestamp,
|
||||||
|
"sample_rate_hz": float(sample_rate),
|
||||||
|
"snr_db": snr_value,
|
||||||
|
"saturation": result.core_index.get("saturation"),
|
||||||
|
"dropouts": result.core_index.get("dropouts"),
|
||||||
|
"max_abs_val": result.core_index.get("max_abs_val"),
|
||||||
|
"quality_score": result.core_index.get("quality_score"),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
output = io.StringIO()
|
||||||
|
writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=list(row.keys()))
|
||||||
|
writer.writeheader()
|
||||||
|
writer.writerow(row)
|
||||||
|
st.download_button("下载 CSV 报告", output.getvalue(), "sea_trial_report.csv", "text/csv")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
st.error(f"巡检中断：{result.error_info}")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
st.error(f"系统错误：{e}")
|
||||||
|
|
||||||
|
def show_exceptions():
|
||||||
|
st.markdown("""
|
||||||
|
<div style="background: rgba(255,107,107,0.1); padding: 1.5rem; border-left: 5px solid #ff6b6b; border-radius: 8px; margin-bottom: 2rem;">
|
||||||
|
<h2 style="margin:0; color: #ff6b6b;">🚑 异常中心 (Exception Hub)</h2>
|
||||||
|
<p style="margin:0; opacity: 0.8;">聚合全链路校验与执行错误，支持一键导出排障包。</p>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
issues = st.session_state.get("last_validation_issues")
|
||||||
|
last_run = st.session_state.get("last_run")
|
||||||
|
|
||||||
|
if issues is None and last_run is None:
|
||||||
|
st.info("💡 暂无异常记录。所有组件目前运行平稳。")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
col1, col2 = st.columns(2)
|
||||||
|
|
||||||
|
with col1:
|
||||||
|
st.subheader("🛡️ 静态校验追踪")
|
||||||
|
if issues is not None:
|
||||||
|
if not issues:
|
||||||
|
st.success("✅ 链路校验完美 (Zero Issues)")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
for issue in issues:
|
||||||
|
with st.container():
|
||||||
|
st.markdown(f"""
|
||||||
|
<div style="padding: 10px; border: 1px solid rgba(255,107,107,0.3); border-radius: 8px; margin-bottom: 10px;">
|
||||||
|
<strong style="color: #ff6b6b;">❌ {issue.get('algo', 'Global')}</strong><br/>
|
||||||
|
<span style="font-size: 0.9rem;">{issue.get('message', '')}</span>
|
||||||
|
<div style="background: rgba(0,0,0,0.05); padding: 5px; margin-top: 5px; font-size: 0.8rem; border-radius: 4px;">
|
||||||
|
💡 修复建议: {issue.get('suggestion', '')}
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
""", unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
with col2:
|
||||||
|
st.subheader("⚙️ 动态执行追踪")
|
||||||
|
if last_run is not None:
|
||||||
|
status = last_run.get('status')
|
||||||
|
color = "#51cf66" if status == "finished" else "#ff6b6b"
|
||||||
|
st.markdown(f'状态: <span style="color: {color}; font-weight: bold;">{status.upper()}</span>', unsafe_allow_html=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
if last_run.get("error_info"):
|
||||||
|
st.error(f"运行时拦截: {last_run.get('error_info')}")
|
||||||
|
|
||||||
|
with st.expander("📝 详细追踪日志"):
|
||||||
|
st.table(last_run.get("log") or [])
|
||||||
|
|
||||||
|
st.divider()
|
||||||
|
c1, c2 = st.columns(2)
|
||||||
|
with c1:
|
||||||
|
with st.expander("🖥️ 环境自检快照"):
|
||||||
|
from src.env_detect import collect_env_info
|
||||||
|
st.json(collect_env_info())
|
||||||
|
with c2:
|
||||||
|
st.write("📦 **故障包存档**")
|
||||||
|
import json
|
||||||
|
payload = {
|
||||||
|
"validation_issues": issues,
|
||||||
|
"last_run": last_run,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
st.download_button(
|
||||||
|
"下载排障 JSON 包",
|
||||||
|
json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||||
|
file_name="issue_bundle.json",
|
||||||
|
mime="application/json",
|
||||||
|
use_container_width=True
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|||||||
|
streamlit>=1.28.0
|
||||||
|
numpy>=1.21.0
|
||||||
|
scipy>=1.7.0
|
||||||
@@ -0,0 +1,20 @@
|
|||||||
|
from setuptools import setup, find_packages
|
||||||
|
|
||||||
|
setup(
|
||||||
|
name="tidal",
|
||||||
|
version="0.1.0",
|
||||||
|
description="水声算法智能调度处理软件 - Acoustic Algorithm Intelligent Scheduling Platform",
|
||||||
|
author="Your Team",
|
||||||
|
python_requires=">=3.8",
|
||||||
|
packages=find_packages(),
|
||||||
|
install_requires=[
|
||||||
|
"streamlit>=1.28.0",
|
||||||
|
"numpy>=1.21.0",
|
||||||
|
"scipy>=1.7.0",
|
||||||
|
],
|
||||||
|
entry_points={
|
||||||
|
"console_scripts": [
|
||||||
|
"tidal=main:main",
|
||||||
|
],
|
||||||
|
},
|
||||||
|
)
|
||||||
@@ -0,0 +1,6 @@
|
|||||||
|
# Tidal - src package init
|
||||||
|
from .models import WaterSoundData
|
||||||
|
from .bridges import AlgorithmBridge, PythonBridge
|
||||||
|
from .scheduler import CoreScheduler
|
||||||
|
|
||||||
|
__all__ = ["WaterSoundData", "AlgorithmBridge", "PythonBridge", "CoreScheduler"]
|
||||||
@@ -0,0 +1,21 @@
|
|||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
from functools import lru_cache
|
||||||
|
from importlib import import_module
|
||||||
|
from typing import Any, Callable
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@lru_cache(maxsize=128)
|
||||||
|
def load_algo_func(module_path: str, function_name: str) -> Callable[..., Any]:
|
||||||
|
if not module_path or not function_name:
|
||||||
|
raise ValueError("module_path/function_name 不能为空")
|
||||||
|
|
||||||
|
module = import_module(module_path)
|
||||||
|
func = getattr(module, function_name, None)
|
||||||
|
if func is None:
|
||||||
|
raise AttributeError(f"模块 '{module_path}' 中未找到函数 '{function_name}'")
|
||||||
|
if not callable(func):
|
||||||
|
raise TypeError(f"'{module_path}.{function_name}' 不是可调用对象")
|
||||||
|
|
||||||
|
return func
|
||||||
|
|
||||||
@@ -0,0 +1,61 @@
|
|||||||
|
import json
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
from typing import List, Dict, Any, Optional
|
||||||
|
|
||||||
|
class AlgorithmManager:
|
||||||
|
"""算法库管理类 (Algorithm Library Management)"""
|
||||||
|
def __init__(self, db_path: str):
|
||||||
|
self.db_path = db_path
|
||||||
|
self._ensure_db()
|
||||||
|
|
||||||
|
def _ensure_db(self):
|
||||||
|
"""确保数据库文件存在"""
|
||||||
|
os.makedirs(os.path.dirname(self.db_path), exist_ok=True)
|
||||||
|
if not os.path.exists(self.db_path):
|
||||||
|
with open(self.db_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
json.dump([], f, indent=4, ensure_ascii=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
def load_algorithms(self) -> List[Dict[str, Any]]:
|
||||||
|
"""加载所有算法元数据"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
with open(self.db_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
return json.load(f)
|
||||||
|
except (json.JSONDecodeError, FileNotFoundError):
|
||||||
|
return []
|
||||||
|
|
||||||
|
def save_algorithms(self, algos: List[Dict[str, Any]]):
|
||||||
|
"""保存算法元数据"""
|
||||||
|
with open(self.db_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
json.dump(algos, f, indent=4, ensure_ascii=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
def register_algorithm(self, metadata: Dict[str, Any]):
|
||||||
|
"""注册新算法或更新现有算法（版本打标）"""
|
||||||
|
algos = self.load_algorithms()
|
||||||
|
# 检查是否已存在同名同版本的算法
|
||||||
|
for i, algo in enumerate(algos):
|
||||||
|
if algo['name'] == metadata['name'] and algo['version'] == metadata['version']:
|
||||||
|
algos[i] = metadata
|
||||||
|
break
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
algos.append(metadata)
|
||||||
|
|
||||||
|
self.save_algorithms(algos)
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_algorithm(self, name: str, version: Optional[str] = None) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||||||
|
"""获取指定算法及其元数据"""
|
||||||
|
algos = self.load_algorithms()
|
||||||
|
# 如果未指定版本，返回最新版本（这里简化为最后一个匹配项）
|
||||||
|
matches = [a for a in algos if a['name'] == name]
|
||||||
|
if not matches:
|
||||||
|
return None
|
||||||
|
|
||||||
|
if version:
|
||||||
|
for a in matches:
|
||||||
|
if a['version'] == version:
|
||||||
|
return a
|
||||||
|
return matches[-1]
|
||||||
|
|
||||||
|
def list_all(self) -> List[str]:
|
||||||
|
"""列出所有算法名称（不重复）"""
|
||||||
|
algos = self.load_algorithms()
|
||||||
|
return list(set(a['name'] for a in algos))
|
||||||
+286
@@ -0,0 +1,286 @@
|
|||||||
|
from abc import ABC, abstractmethod
|
||||||
|
from src.models import WaterSoundData
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import shutil
|
||||||
|
import tempfile
|
||||||
|
from typing import Callable, Dict, List, Any, Optional
|
||||||
|
|
||||||
|
class AlgorithmBridge(ABC):
|
||||||
|
"""桥接插件层抽象基类"""
|
||||||
|
def __init__(self, name: str, is_core: bool = False):
|
||||||
|
self.name = name
|
||||||
|
self.is_core = is_core # 核心算法标志，用于容错策略
|
||||||
|
|
||||||
|
@abstractmethod
|
||||||
|
def call_algo(self, water_data: WaterSoundData) -> WaterSoundData:
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
|
||||||
|
class PythonBridge(AlgorithmBridge):
|
||||||
|
"""Python 桥接插件"""
|
||||||
|
def __init__(self, name: str, algo_func: Callable,
|
||||||
|
input_mapping: Dict[str, str],
|
||||||
|
output_mapping: Dict[str, str],
|
||||||
|
preprocessing: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
|
||||||
|
is_core: bool = False,
|
||||||
|
requirements: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
output_specs: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
algo_type: str = "python"):
|
||||||
|
super().__init__(name, is_core)
|
||||||
|
self.algo_func = algo_func # Python算法核心函数
|
||||||
|
self.input_mapping = input_mapping # 输入映射 {algo_param: water_data_attr}
|
||||||
|
self.output_mapping = output_mapping# 输出映射 {algo_return_index: water_data_attr}
|
||||||
|
self.preprocessing = preprocessing or [] # 预处理算子 [{ "op": "norm", "params": {...} }]
|
||||||
|
self.requirements = requirements or {}
|
||||||
|
self.output_specs = output_specs or {}
|
||||||
|
self.algo_type = algo_type
|
||||||
|
|
||||||
|
def _apply_preprocessing(self, data: Any, ops: List[Dict[str, Any]]) -> Any:
|
||||||
|
"""应用轻量级预处理算子"""
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
for op_config in ops:
|
||||||
|
op = op_config.get("op")
|
||||||
|
params = op_config.get("params", {})
|
||||||
|
if op == "normalize" and isinstance(data, np.ndarray):
|
||||||
|
# 简单归一化示例
|
||||||
|
if data.size == 0:
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
min_val = params.get("min", 0)
|
||||||
|
max_val = params.get("max", 1)
|
||||||
|
data_min = float(data.min())
|
||||||
|
data_max = float(data.max())
|
||||||
|
denom = data_max - data_min
|
||||||
|
if denom == 0:
|
||||||
|
data = np.full_like(data, float(min_val), dtype=float)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
data = (data.astype(float) - data_min) / denom * (float(max_val) - float(min_val)) + float(min_val)
|
||||||
|
elif op == "scale" and isinstance(data, (int, float, np.ndarray)):
|
||||||
|
data = data * params.get("factor", 1.0)
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
|
||||||
|
def call_algo(self, water_data: WaterSoundData) -> WaterSoundData:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
water_data.add_log(self.name, "Start Execution")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 提取并映射输入，同时应用预处理
|
||||||
|
algo_inputs = {}
|
||||||
|
for param, attr in self.input_mapping.items():
|
||||||
|
if hasattr(water_data, attr):
|
||||||
|
val = getattr(water_data, attr)
|
||||||
|
# 查找是否有针对该字段的预处理
|
||||||
|
relevant_ops = [op for op in self.preprocessing if op.get("field") == attr]
|
||||||
|
if relevant_ops:
|
||||||
|
val = self._apply_preprocessing(val, relevant_ops)
|
||||||
|
algo_inputs[param] = val
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
raise AttributeError(f"Field {attr} not found in WaterSoundData")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 调用算法
|
||||||
|
results = self.algo_func(**algo_inputs)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 映射结果回 standardization 数据
|
||||||
|
if not isinstance(results, (list, tuple)):
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||||||
|
results = [results]
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||||||
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||||||
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for key, attr in self.output_mapping.items():
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||||||
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# key can be an index (int) or a key if results is dict
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||||||
|
if isinstance(results, dict):
|
||||||
|
val = results[key]
|
||||||
|
else:
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||||||
|
idx = int(key) if isinstance(key, str) and key.isdigit() else key
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||||||
|
val = results[idx]
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||||||
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setattr(water_data, attr, val)
|
||||||
|
|
||||||
|
water_data.add_log(self.name, "Finished Execution")
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||||||
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|
||||||
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except Exception as e:
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||||||
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water_data.set_error(f"Algorithm {self.name} failed: {str(e)}")
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||||||
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||||||
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return water_data
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||||||
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import ctypes
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||||||
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import numpy as np
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||||||
|
class CppBridge(AlgorithmBridge):
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||||||
|
"""C++ 桥接插件 (ctypes 实现)"""
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||||||
|
def __init__(self, name: str, lib_path: str, function_name: str,
|
||||||
|
input_mapping: Dict[str, str],
|
||||||
|
output_mapping: Dict[str, str],
|
||||||
|
preprocessing: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
|
||||||
|
requirements: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
output_specs: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
is_core: bool = False):
|
||||||
|
super().__init__(name, is_core)
|
||||||
|
self.lib_path = lib_path
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||||||
|
self.function_name = function_name
|
||||||
|
self.input_mapping = input_mapping
|
||||||
|
self.output_mapping = output_mapping
|
||||||
|
self.preprocessing = preprocessing or []
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|
self.requirements = requirements or {}
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||||||
|
self.output_specs = output_specs or {}
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|
self.algo_type = "cpp"
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self._lib = None
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self._func = None
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def _load_lib(self):
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|
"""延迟加载动态库"""
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if self._lib is None:
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if not os.path.exists(self.lib_path):
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raise FileNotFoundError(f"C++ library not found: {self.lib_path}")
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||||||
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self._lib = ctypes.CDLL(self.lib_path)
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||||||
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self._func = getattr(self._lib, self.function_name)
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||||||
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# 注意：在 C 侧我们需要定义统一签名，例如:
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# void func(double* in, int in_len, double* out, int out_len)
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def call_algo(self, water_data: WaterSoundData) -> WaterSoundData:
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try:
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water_data.add_log(self.name, "Start C++ Execution")
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||||||
|
self._load_lib()
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# 1. 准备输入
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# 为了简化 Phase 3.3，我们假设目前只支持 1进1出 (double array)
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# 实际生产中会根据 input_mapping 构造更复杂的结构
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in_attr = list(self.input_mapping.values())[0]
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in_data = getattr(water_data, in_attr)
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if not isinstance(in_data, np.ndarray):
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raise TypeError(f"C++ bridge expected numpy array for {in_attr}")
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||||||
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# 确保数据连续且为 float64 (double)
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in_data = np.ascontiguousarray(in_data, dtype=np.float64)
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||||||
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in_ptr = in_data.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
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||||||
|
in_len = ctypes.c_int(in_data.size)
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||||||
|
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||||||
|
# 2. 准备输出空间
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|
# 同样简化为与输入等长
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out_data = np.zeros_like(in_data)
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||||||
|
out_ptr = out_data.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
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||||||
|
out_len = ctypes.c_int(out_data.size)
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||||||
|
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||||||
|
# 3. 调用 C++ 函数
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# 默认签名: void (double*, int, double*, int)
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self._func(in_ptr, in_len, out_ptr, out_len)
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|
# 4. 映射结果回 standardization 数据
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out_attr = list(self.output_mapping.values())[0]
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|
setattr(water_data, out_attr, out_data)
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||||||
|
water_data.add_log(self.name, "Finished C++ Execution")
|
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|
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except Exception as e:
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|
water_data.set_error(f"C++ Algorithm {self.name} failed: {str(e)}")
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||||||
|
|
||||||
|
return water_data
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class MatlabBridge(AlgorithmBridge):
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||||||
|
"""MATLAB/Octave 桥接插件 (支持 Engine/Oct2py/File 降级)"""
|
||||||
|
def __init__(self, name: str, m_path: str, function_name: str,
|
||||||
|
input_mapping: Dict[str, str],
|
||||||
|
output_mapping: Dict[str, str],
|
||||||
|
preprocessing: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None,
|
||||||
|
requirements: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
output_specs: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
is_core: bool = False):
|
||||||
|
super().__init__(name, is_core)
|
||||||
|
self.m_path = m_path # .m 文件所在目录
|
||||||
|
self.function_name = function_name
|
||||||
|
self.input_mapping = input_mapping
|
||||||
|
self.output_mapping = output_mapping
|
||||||
|
self.preprocessing = preprocessing or []
|
||||||
|
self.requirements = requirements or {}
|
||||||
|
self.output_specs = output_specs or {}
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|
self.algo_type = "matlab"
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self._engine = None
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|
def _call_via_engine(self, inputs: Dict[str, Any]) -> Any:
|
||||||
|
"""方式 1: 使用官方 matlab.engine"""
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import matlab.engine
|
||||||
|
if self._engine is None:
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|
self._engine = matlab.engine.start_matlab()
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||||||
|
self._engine.addpath(self.m_path)
|
||||||
|
|
||||||
|
func = getattr(self._engine, self.function_name)
|
||||||
|
# 将 numpy 数组转为 matlab 类型 (这里简化处理)
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||||||
|
m_inputs = [matlab.double(v.tolist()) if isinstance(v, np.ndarray) else v for v in inputs.values()]
|
||||||
|
return func(*m_inputs, nargout=len(self.output_mapping))
|
||||||
|
|
||||||
|
def _call_via_oct2py(self, inputs: Dict[str, Any]) -> Any:
|
||||||
|
"""方式 2: 使用开源 oct2py (Octave)"""
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||||||
|
from oct2py import octave
|
||||||
|
octave.addpath(self.m_path)
|
||||||
|
func = getattr(octave, self.function_name)
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||||||
|
return func(*inputs.values())
|
||||||
|
|
||||||
|
def _call_via_file(self, inputs: Dict[str, Any]) -> Any:
|
||||||
|
"""方式 3: 文件兜底 (使用 .mat 文件交换)"""
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||||||
|
from scipy.io import savemat, loadmat
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|
import subprocess
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||||||
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||||||
|
with tempfile.TemporaryDirectory(prefix="matlab_bridge_") as tmp_dir:
|
||||||
|
in_file = os.path.join(tmp_dir, "tmp_in.mat")
|
||||||
|
out_file = os.path.join(tmp_dir, "tmp_out.mat")
|
||||||
|
savemat(in_file, inputs)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 构造执行脚本：加入 m_path，加载输入，调用函数，保存输出
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||||||
|
m_path = os.path.abspath(self.m_path).replace("'", "''")
|
||||||
|
in_file_escaped = in_file.replace("'", "''")
|
||||||
|
out_file_escaped = out_file.replace("'", "''")
|
||||||
|
arglist = ",".join(inputs.keys())
|
||||||
|
script = (
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||||||
|
f"addpath('{m_path}'); "
|
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|
f"load('{in_file_escaped}'); "
|
||||||
|
f"results = {self.function_name}({arglist}); "
|
||||||
|
f"save('-mat', '{out_file_escaped}', 'results'); "
|
||||||
|
"exit;"
|
||||||
|
)
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||||||
|
|
||||||
|
octave = shutil.which("octave") or shutil.which("octave-cli")
|
||||||
|
matlab = shutil.which("matlab")
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|
if octave:
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|
cmd = [octave, "--quiet", "--eval", script]
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|
elif matlab:
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|
cmd = [matlab, "-batch", script]
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|
else:
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|
raise RuntimeError("No MATLAB/Octave CLI found for file-based execution.")
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||||||
|
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||||||
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subprocess.run(cmd, check=True, capture_output=True, text=True)
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|
res = loadmat(out_file)
|
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|
return res.get("results")
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|
||||||
|
def call_algo(self, water_data: WaterSoundData) -> WaterSoundData:
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||||||
|
try:
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|
water_data.add_log(self.name, "Start MATLAB Execution")
|
||||||
|
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|
# 准备输入
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|
algo_inputs = {}
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|
for param, attr in self.input_mapping.items():
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|
algo_inputs[param] = getattr(water_data, attr)
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||||||
|
|
||||||
|
# 自动寻优/降级逻辑
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|
from src.env_detect import collect_env_info
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||||||
|
env = collect_env_info()
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||||||
|
|
||||||
|
if env["matlab"]["engine_available"]:
|
||||||
|
results = self._call_via_engine(algo_inputs)
|
||||||
|
elif env["matlab"]["oct2py_available"]:
|
||||||
|
results = self._call_via_oct2py(algo_inputs)
|
||||||
|
elif env["matlab"]["octave_cli"]:
|
||||||
|
results = self._call_via_file(algo_inputs)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
raise RuntimeError("No MATLAB/Octave environment found for execution.")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 结果回写 (支持单出/多出)
|
||||||
|
if not isinstance(results, (list, tuple)):
|
||||||
|
results = [results]
|
||||||
|
|
||||||
|
for key, attr in self.output_mapping.items():
|
||||||
|
idx = int(key) if key.isdigit() else 0
|
||||||
|
setattr(water_data, attr, results[idx])
|
||||||
|
|
||||||
|
water_data.add_log(self.name, "Finished MATLAB Execution")
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
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|
water_data.set_error(f"MATLAB Algorithm {self.name} failed: {str(e)}")
|
||||||
|
|
||||||
|
return water_data
|
||||||
@@ -0,0 +1,86 @@
|
|||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
|
||||||
|
import importlib.util
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import platform
|
||||||
|
import shutil
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|
import sys
|
||||||
|
from typing import Any, Dict, List
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _has_module(module_name: str) -> bool:
|
||||||
|
"""安全检测 Python 模块是否可用"""
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
return importlib.util.find_spec(module_name) is not None
|
||||||
|
except ModuleNotFoundError:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _get_lib_suffix() -> str:
|
||||||
|
"""获取当前平台的动态库后缀"""
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system = platform.system().lower()
|
||||||
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if system == "windows":
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return ".dll"
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|
elif system == "darwin":
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||||||
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return ".dylib"
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||||||
|
return ".so"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _check_ld_paths() -> List[str]:
|
||||||
|
"""检测动态库搜索路径"""
|
||||||
|
paths = []
|
||||||
|
for var in ["LD_LIBRARY_PATH", "DYLD_LIBRARY_PATH", "PATH"]:
|
||||||
|
val = os.environ.get(var)
|
||||||
|
if val:
|
||||||
|
paths.extend([p for p in val.split(os.pathsep) if p])
|
||||||
|
return paths[:10] # 限制输出长度
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def collect_env_info() -> Dict[str, Any]:
|
||||||
|
"""收集完整的环境信息"""
|
||||||
|
compilers = {
|
||||||
|
"gcc": shutil.which("gcc"),
|
||||||
|
"g++": shutil.which("g++"),
|
||||||
|
"clang": shutil.which("clang"),
|
||||||
|
"clang++": shutil.which("clang++"),
|
||||||
|
"cl": shutil.which("cl"), # MSVC
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"python": {
|
||||||
|
"version": sys.version.split()[0],
|
||||||
|
"executable": sys.executable,
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"platform": {
|
||||||
|
"os": platform.system(),
|
||||||
|
"release": platform.release(),
|
||||||
|
"machine": platform.machine(),
|
||||||
|
"lib_suffix": _get_lib_suffix(),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"matlab": {
|
||||||
|
"engine_available": _has_module("matlab.engine") or _has_module("matlab"),
|
||||||
|
"oct2py_available": _has_module("oct2py"),
|
||||||
|
"octave_cli": shutil.which("octave") or shutil.which("octave-cli"),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"cpp": {
|
||||||
|
"compilers": {k: v for k, v in compilers.items() if v},
|
||||||
|
"any_available": any(compilers.values()),
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"ld_paths": _check_ld_paths(),
|
||||||
|
"scipy_available": _has_module("scipy"),
|
||||||
|
"numpy_available": _has_module("numpy"),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_available_algo_types() -> List[str]:
|
||||||
|
"""根据环境返回可用的算法类型列表"""
|
||||||
|
env = collect_env_info()
|
||||||
|
types = ["python"] # Python 始终可用
|
||||||
|
|
||||||
|
if env["matlab"]["engine_available"] or env["matlab"]["oct2py_available"] or env["matlab"]["octave_cli"]:
|
||||||
|
types.append("matlab")
|
||||||
|
|
||||||
|
if env["cpp"]["any_available"]:
|
||||||
|
types.append("cpp")
|
||||||
|
|
||||||
|
return types
|
||||||
+45
@@ -0,0 +1,45 @@
|
|||||||
|
from dataclasses import dataclass, field
|
||||||
|
from datetime import datetime, timezone
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from typing import Dict, Optional, List, Any
|
||||||
|
|
||||||
|
@dataclass
|
||||||
|
class WaterSoundData:
|
||||||
|
"""唯一数据交换标准 (WaterSoundData)"""
|
||||||
|
# 1. 基础原始数据
|
||||||
|
raw_data: Optional[np.ndarray] = None # 原始声呐数据
|
||||||
|
sample_rate: float = 0.0 # 采样率
|
||||||
|
collect_time: str = "" # 数据采集时间
|
||||||
|
sea_env: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) # 海洋环境参数（声速、温度、盐度等）
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 处理过程数据
|
||||||
|
clean_data: Optional[np.ndarray] = None # 清洗后数据
|
||||||
|
denoised_data: Optional[np.ndarray] = None # 降噪后数据
|
||||||
|
stft_data: Optional[np.ndarray] = None # STFT时频数据
|
||||||
|
feat_data: Optional[np.ndarray] = None # 特征数组
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 结果数据
|
||||||
|
final_result: Optional[np.ndarray] = None # 最终处理结果
|
||||||
|
core_index: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) # 核心指标（信噪比、数据完整性等）
|
||||||
|
vis_data: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict) # 可视化数据
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 元信息
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||||||
|
status: str = "init" # 数据状态：init/processing/finished/error
|
||||||
|
error_info: str = "" # 错误信息
|
||||||
|
log: List[Dict[str, Any]] = field(default_factory=list) # 执行日志
|
||||||
|
algo_version: Dict[str, str] = field(default_factory=dict) # 算法版本记录
|
||||||
|
|
||||||
|
def add_log(self, step: str, action: str, info: str = ""):
|
||||||
|
"""记录执行日志"""
|
||||||
|
self.log.append({
|
||||||
|
"step": step,
|
||||||
|
"action": action,
|
||||||
|
"info": info,
|
||||||
|
"timestamp": datetime.now(timezone.utc).isoformat(timespec="seconds")
|
||||||
|
})
|
||||||
|
|
||||||
|
def set_error(self, info: str):
|
||||||
|
"""设置错误信息"""
|
||||||
|
self.status = "error"
|
||||||
|
self.error_info = info
|
||||||
|
self.add_log("System", "Error", info)
|
||||||
@@ -0,0 +1,74 @@
|
|||||||
|
from __future__ import annotations
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from scipy.signal import butter, filtfilt
|
||||||
|
|
||||||
|
def dc_removal_and_bandpass(raw_data: np.ndarray, fs: float, lowcut: float = 10.0, highcut: float = 400.0) -> np.ndarray:
|
||||||
|
"""去直流 + 带通滤波"""
|
||||||
|
raw_data = np.asarray(raw_data)
|
||||||
|
if raw_data.size == 0:
|
||||||
|
return raw_data
|
||||||
|
if fs <= 0:
|
||||||
|
raise ValueError(f"fs 必须为正数，当前 fs={fs}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 去直流
|
||||||
|
data = raw_data - np.mean(raw_data)
|
||||||
|
# 2. 带通滤波
|
||||||
|
nyq = 0.5 * fs
|
||||||
|
if not (0 < lowcut < highcut < nyq):
|
||||||
|
raise ValueError(f"带通参数不合法：需要 0 < lowcut < highcut < fs/2；当前 lowcut={lowcut}, highcut={highcut}, fs={fs}")
|
||||||
|
low = lowcut / nyq
|
||||||
|
high = highcut / nyq
|
||||||
|
b, a = butter(4, [low, high], btype='band')
|
||||||
|
padlen = 3 * (max(len(a), len(b)) - 1)
|
||||||
|
if data.size <= padlen:
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
return filtfilt(b, a, data)
|
||||||
|
except ValueError:
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
|
||||||
|
def stft_magnitude(clean_data: np.ndarray, nperseg: int = 256) -> np.ndarray:
|
||||||
|
"""计算 STFT 幅度谱"""
|
||||||
|
clean_data = np.asarray(clean_data)
|
||||||
|
if clean_data.size == 0:
|
||||||
|
return np.empty((0, 0))
|
||||||
|
from scipy.signal import stft
|
||||||
|
_, _, zxx = stft(clean_data, nperseg=nperseg)
|
||||||
|
return np.abs(zxx)
|
||||||
|
|
||||||
|
def snr_estimation(raw_data: np.ndarray) -> float:
|
||||||
|
"""简易信噪比估计 (信号功率/噪声功率)"""
|
||||||
|
raw_data = np.asarray(raw_data)
|
||||||
|
if raw_data.size == 0:
|
||||||
|
raise ValueError("raw_data 为空，无法计算 SNR")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 假设均值附近是噪声，这里极简逻辑：RMS / STD
|
||||||
|
# 生产中通常用静默段估计
|
||||||
|
signal_power = float(np.mean(raw_data.astype(float) ** 2))
|
||||||
|
noise_power = float(np.var(raw_data.astype(float))) # 简化逻辑
|
||||||
|
if noise_power == 0:
|
||||||
|
return 100.0
|
||||||
|
return float(10 * np.log10(signal_power / noise_power))
|
||||||
|
|
||||||
|
def quality_check(raw_data: np.ndarray) -> dict:
|
||||||
|
"""掉点/饱和检测"""
|
||||||
|
raw_data = np.asarray(raw_data)
|
||||||
|
if raw_data.size == 0:
|
||||||
|
return {"saturation": False, "dropouts": 0, "max_abs_val": 0.0, "quality_score": 0.0}
|
||||||
|
|
||||||
|
max_val = float(np.max(np.abs(raw_data)))
|
||||||
|
saturation = bool(max_val > 0.95) # 假设归一化到1
|
||||||
|
dropouts = int(np.sum(raw_data == 0))
|
||||||
|
score = 100.0 - (10.0 if saturation else 0.0) - (dropouts / raw_data.size * 100.0)
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"saturation": saturation,
|
||||||
|
"dropouts": dropouts,
|
||||||
|
"max_abs_val": max_val,
|
||||||
|
"quality_score": float(max(0.0, score)),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
def mock_clean(raw_data: np.ndarray) -> np.ndarray:
|
||||||
|
return raw_data * 1.1
|
||||||
|
|
||||||
|
def mock_feat(clean_data: np.ndarray) -> float:
|
||||||
|
return float(np.mean(clean_data))
|
||||||
@@ -0,0 +1,11 @@
|
|||||||
|
#include <iostream>
|
||||||
|
|
||||||
|
extern "C" {
|
||||||
|
// 统一签名：输入指针, 输入长度, 输出指针, 输出长度
|
||||||
|
void multiply_by_factor_cpp(double* in, int in_len, double* out, int out_len) {
|
||||||
|
int n = (in_len < out_len) ? in_len : out_len;
|
||||||
|
for (int i = 0; i < n; ++i) {
|
||||||
|
out[i] = in[i] * 1.5; // 模拟 C++ 侧的高效计算
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
@@ -0,0 +1,6 @@
|
|||||||
|
function out = bandpass_filter_m(in_data, fs)
|
||||||
|
% 简易 MATLAB 带通滤波模拟
|
||||||
|
% 实际生产中会使用 designfilt 或 butter
|
||||||
|
disp(['MATLAB Processing with fs: ', num2str(fs)]);
|
||||||
|
out = in_data * 0.9; % 模拟处理
|
||||||
|
end
|
||||||
+91
@@ -0,0 +1,91 @@
|
|||||||
|
from typing import List, Dict, Any
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from src.models import WaterSoundData
|
||||||
|
from src.bridges import AlgorithmBridge
|
||||||
|
|
||||||
|
class CoreScheduler:
|
||||||
|
"""核心调度层"""
|
||||||
|
def __init__(self):
|
||||||
|
self.flow: List[AlgorithmBridge] = []
|
||||||
|
|
||||||
|
def set_flow(self, algo_list: List[AlgorithmBridge]):
|
||||||
|
"""设置算法调度流程"""
|
||||||
|
self.flow = algo_list
|
||||||
|
|
||||||
|
def execute(self, water_data: WaterSoundData) -> WaterSoundData:
|
||||||
|
"""执行调度流程"""
|
||||||
|
water_data.status = "processing"
|
||||||
|
water_data.add_log("Scheduler", "Starting Pipeline")
|
||||||
|
|
||||||
|
for algo in self.flow:
|
||||||
|
if water_data.status == "error":
|
||||||
|
# Check for fault tolerance logic here later
|
||||||
|
# For now, stop on error if not handled
|
||||||
|
water_data.add_log("Scheduler", f"Execution halted due to error in previous step")
|
||||||
|
break
|
||||||
|
|
||||||
|
water_data = algo.call_algo(water_data)
|
||||||
|
|
||||||
|
if water_data.status != "error":
|
||||||
|
water_data.status = "finished"
|
||||||
|
water_data.add_log("Scheduler", "Pipeline Completed Successfully")
|
||||||
|
|
||||||
|
return water_data
|
||||||
|
|
||||||
|
def validate_flow(self, water_data: WaterSoundData) -> List[Dict[str, str]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
实时校验全流程
|
||||||
|
返回错误列表，每个错误包含 'message' 和 'suggestion'
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
from src.validator import FlowValidator
|
||||||
|
from src.env_detect import collect_env_info
|
||||||
|
issues = []
|
||||||
|
env_info = collect_env_info()
|
||||||
|
|
||||||
|
def _dummy_value(expected_type: str):
|
||||||
|
type_map = {
|
||||||
|
"ndarray": np.zeros(1),
|
||||||
|
"float": 0.0,
|
||||||
|
"int": 0,
|
||||||
|
"dict": {},
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return type_map.get(expected_type, np.zeros(1))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 模拟演练 WaterSoundData 的状态变化
|
||||||
|
temp_data = WaterSoundData()
|
||||||
|
# 复制初始数据
|
||||||
|
for attr in ['raw_data', 'sample_rate', 'collect_time', 'sea_env']:
|
||||||
|
setattr(temp_data, attr, getattr(water_data, attr))
|
||||||
|
|
||||||
|
for bridge in self.flow:
|
||||||
|
requirements = getattr(bridge, "requirements", None)
|
||||||
|
algo_type = getattr(bridge, "algo_type", "python")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 校验输入映射（优先走聚合校验：字段存在性/类型/维度/完整性/兼容性）
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||||||
|
if requirements and hasattr(bridge, 'input_mapping'):
|
||||||
|
step_errors = FlowValidator.validate_step(
|
||||||
|
temp_data,
|
||||||
|
requirements=requirements,
|
||||||
|
input_mapping=getattr(bridge, "input_mapping", None),
|
||||||
|
algo_type=algo_type,
|
||||||
|
env_info=env_info,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
for err in step_errors:
|
||||||
|
issues.append({"algo": bridge.name, "message": err["message"], "suggestion": err["suggestion"]})
|
||||||
|
elif hasattr(bridge, 'input_mapping'):
|
||||||
|
# 向后兼容：无元数据时仅做字段存在性校验
|
||||||
|
for _, attr in bridge.input_mapping.items():
|
||||||
|
exists, msg, sug = FlowValidator.check_field_existence(temp_data, attr)
|
||||||
|
if not exists:
|
||||||
|
issues.append({"algo": bridge.name, "message": msg, "suggestion": sug})
|
||||||
|
|
||||||
|
# 模拟执行（只改状态，不跑真实算法，除非是轻量级的）
|
||||||
|
if hasattr(bridge, 'output_mapping'):
|
||||||
|
output_specs = getattr(bridge, "output_specs", None) or {}
|
||||||
|
for key, attr in bridge.output_mapping.items():
|
||||||
|
# 按声明的输出类型填充哑元数据，让后续步骤能做类型/维度校验
|
||||||
|
spec = output_specs.get(attr) or {}
|
||||||
|
expected_type = spec.get("type") or "ndarray"
|
||||||
|
setattr(temp_data, attr, _dummy_value(expected_type))
|
||||||
|
|
||||||
|
return issues
|
||||||
@@ -0,0 +1,27 @@
|
|||||||
|
import json
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
from typing import Dict, Any, List
|
||||||
|
|
||||||
|
class TemplateManager:
|
||||||
|
"""接口配置模板管理类 (Interface Template Management)"""
|
||||||
|
def __init__(self, templates_dir: str):
|
||||||
|
self.templates_dir = templates_dir
|
||||||
|
os.makedirs(self.templates_dir, exist_ok=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
def save_template(self, name: str, mapping_data: Dict[str, Any]):
|
||||||
|
"""保存接口配置模板"""
|
||||||
|
file_path = os.path.join(self.templates_dir, f"{name}.json")
|
||||||
|
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
json.dump(mapping_data, f, indent=4, ensure_ascii=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
def load_template(self, name: str) -> Dict[str, Any]:
|
||||||
|
"""加载接口配置模板"""
|
||||||
|
file_path = os.path.join(self.templates_dir, f"{name}.json")
|
||||||
|
if not os.path.exists(file_path):
|
||||||
|
raise FileNotFoundError(f"Template {name} not found")
|
||||||
|
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
return json.load(f)
|
||||||
|
|
||||||
|
def list_templates(self) -> List[str]:
|
||||||
|
"""列出所有可用模板"""
|
||||||
|
return [f.replace('.json', '') for f in os.listdir(self.templates_dir) if f.endswith('.json')]
|
||||||
+136
@@ -0,0 +1,136 @@
|
|||||||
|
from typing import Dict, Any, List, Optional, Tuple
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from src.models import WaterSoundData
|
||||||
|
|
||||||
|
class FlowValidator:
|
||||||
|
"""五类校验模块 (5-type Validation Module)"""
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def validate_step(
|
||||||
|
data: WaterSoundData,
|
||||||
|
requirements: Dict[str, Any],
|
||||||
|
input_mapping: Optional[Dict[str, str]] = None,
|
||||||
|
algo_type: str = "python",
|
||||||
|
env_info: Optional[Dict[str, Any]] = None,
|
||||||
|
) -> List[Dict[str, str]]:
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
进行 5 类校验，并输出人话+修复建议
|
||||||
|
requirements: 算法元数据中的 inputs 定义
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
errors: List[Dict[str, str]] = []
|
||||||
|
env_info = env_info or {}
|
||||||
|
input_mapping = input_mapping or {}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4) 参数完整性（这里用于校验“输入映射是否齐全”）
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||||||
|
required_params = list(requirements.keys())
|
||||||
|
ok, msg, sug = FlowValidator.check_completeness(input_mapping, required_params)
|
||||||
|
if not ok:
|
||||||
|
errors.append({"message": msg, "suggestion": sug})
|
||||||
|
|
||||||
|
for param, spec in requirements.items():
|
||||||
|
field_name = input_mapping.get(param) or param
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1) 字段存在性
|
||||||
|
ok, msg, sug = FlowValidator.check_field_existence(data, field_name)
|
||||||
|
if not ok:
|
||||||
|
errors.append({"message": msg, "suggestion": sug})
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2) 类型校验
|
||||||
|
expected_type = (spec or {}).get("type")
|
||||||
|
if expected_type:
|
||||||
|
ok, msg, sug = FlowValidator.check_data_type(data, field_name, expected_type)
|
||||||
|
if not ok:
|
||||||
|
errors.append({"message": msg, "suggestion": sug})
|
||||||
|
continue
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3) 维度校验
|
||||||
|
expected_dim = (spec or {}).get("dim")
|
||||||
|
if expected_dim is not None:
|
||||||
|
ok, msg, sug = FlowValidator.check_dimensions(data, field_name, expected_dim)
|
||||||
|
if not ok:
|
||||||
|
errors.append({"message": msg, "suggestion": sug})
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5) 环境/跨语言兼容性（Phase 2：Python 放行，其他给出建议）
|
||||||
|
ok, msg, sug = FlowValidator.check_compatibility(algo_type, env_info)
|
||||||
|
if not ok:
|
||||||
|
errors.append({"message": msg, "suggestion": sug})
|
||||||
|
|
||||||
|
return errors
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def check_field_existence(data: WaterSoundData, field_name: str) -> Tuple[bool, str, str]:
|
||||||
|
"""1. 字段存在性校验"""
|
||||||
|
if not hasattr(data, field_name) or getattr(data, field_name) is None:
|
||||||
|
return False, f"缺少必要字段: {field_name}", f"建议：请在流程前置步骤中增加输出 '{field_name}' 的算法，或手动配置输入。"
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def check_data_type(data: WaterSoundData, field_name: str, expected_type: str) -> Tuple[bool, str, str]:
|
||||||
|
"""2. 类型校验"""
|
||||||
|
val = getattr(data, field_name)
|
||||||
|
actual_type = type(val).__name__
|
||||||
|
|
||||||
|
type_map = {
|
||||||
|
"ndarray": np.ndarray,
|
||||||
|
"float": (float, np.float32, np.float64),
|
||||||
|
"int": int,
|
||||||
|
"dict": dict
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
target = type_map.get(expected_type)
|
||||||
|
if target and not isinstance(val, target):
|
||||||
|
return False, f"字段 '{field_name}' 类型不匹配", f"期望 {expected_type}，实际为 {actual_type}。建议：检查前置算法的输出类型配置。"
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def check_dimensions(data: WaterSoundData, field_name: str, expected_dim: List[Optional[int]]) -> Tuple[bool, str, str]:
|
||||||
|
"""3. 维度校验"""
|
||||||
|
val = getattr(data, field_name)
|
||||||
|
if not isinstance(val, np.ndarray):
|
||||||
|
return True, "", "" # 非数组不校验维度
|
||||||
|
|
||||||
|
actual_shape = val.shape
|
||||||
|
if len(actual_shape) != len(expected_dim):
|
||||||
|
return False, f"字段 '{field_name}' 维度不匹配", f"期望 {len(expected_dim)} 维，实际 {len(actual_shape)} 维。建议：检查数据切片或重采样参数。"
|
||||||
|
|
||||||
|
for i, d in enumerate(expected_dim):
|
||||||
|
if d is not None and actual_shape[i] != d:
|
||||||
|
return False, f"字段 '{field_name}' 第 {i} 维长度不符", f"期望 {d}，实际 {actual_shape[i]}。建议：调整前置算子的输出规格。"
|
||||||
|
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def check_completeness(params: Dict[str, Any], required_params: List[str]) -> Tuple[bool, str, str]:
|
||||||
|
"""4. 参数完整性校验"""
|
||||||
|
missing = [p for p in required_params if p not in params or params[p] is None]
|
||||||
|
if missing:
|
||||||
|
return False, f"缺少必填参数/映射: {', '.join(missing)}", "建议：在接口配置/算法配置面板中补齐必填项。"
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
|
||||||
|
@staticmethod
|
||||||
|
def check_compatibility(algo_type: str, env_info: Dict[str, Any]) -> Tuple[bool, str, str]:
|
||||||
|
"""5. 跨语言兼容性校验（结合环境自检结果）"""
|
||||||
|
if algo_type == "python":
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
|
||||||
|
if algo_type == "cpp":
|
||||||
|
if env_info.get("cpp", {}).get("any_available"):
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
return (
|
||||||
|
False,
|
||||||
|
"当前环境未检测到可用的 C/C++ 工具链",
|
||||||
|
"建议：安装 MinGW/GCC/MSVC（或在交付包中提供已编译的动态库并更新检测策略）。",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
if algo_type == "matlab":
|
||||||
|
matlab_info = env_info.get("matlab", {})
|
||||||
|
if matlab_info.get("engine_available") or matlab_info.get("oct2py_available") or matlab_info.get("octave_cli"):
|
||||||
|
return True, "", ""
|
||||||
|
return (
|
||||||
|
False,
|
||||||
|
"当前环境未检测到 MATLAB/Octave",
|
||||||
|
"建议：安装 MATLAB Engine 或 Octave+oct2py，或配置 Octave CLI 以启用文件兜底模式。",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
return False, f"暂不支持 {algo_type} 算法类型", "建议：请确认算法元数据中的 type 配置，或在 Phase 3 扩展桥接插件。"
|
||||||
@@ -0,0 +1 @@
|
|||||||
|
# tests package init
|
||||||
+174
@@ -0,0 +1,174 @@
|
|||||||
|
import os
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
|
||||||
|
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))
|
||||||
|
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from src.models import WaterSoundData
|
||||||
|
from src.bridges import PythonBridge
|
||||||
|
from src.scheduler import CoreScheduler
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_integration():
|
||||||
|
print("Starting integration test...")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. Prepare Data
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||||||
|
raw = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])
|
||||||
|
wsd = WaterSoundData(raw_data=raw, sample_rate=100.0)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. Define Algos
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||||||
|
def mock_clean(raw_data):
|
||||||
|
return raw_data * 2.0
|
||||||
|
|
||||||
|
def mock_feat(clean_data):
|
||||||
|
return np.mean(clean_data)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. Create Bridges
|
||||||
|
clean_bridge = PythonBridge("Clean", mock_clean,
|
||||||
|
{"raw_data": "raw_data"}, {"0": "clean_data"})
|
||||||
|
feat_bridge = PythonBridge("Feature", mock_feat,
|
||||||
|
{"clean_data": "clean_data"}, {"0": "feat_data"})
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. Schedule
|
||||||
|
scheduler = CoreScheduler()
|
||||||
|
scheduler.set_flow([clean_bridge, feat_bridge])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. Execute
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||||||
|
final_wsd = scheduler.execute(wsd)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 6. Verify
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||||||
|
print(f"Status: {final_wsd.status}")
|
||||||
|
print(f"Log length: {len(final_wsd.log)}")
|
||||||
|
print(f"Clean data: {final_wsd.clean_data}")
|
||||||
|
print(f"Feat data: {final_wsd.feat_data}")
|
||||||
|
|
||||||
|
assert final_wsd.status == "finished"
|
||||||
|
assert np.array_equal(final_wsd.clean_data, raw * 2.0)
|
||||||
|
assert final_wsd.feat_data == np.mean(raw * 2.0)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("Integration test passed!")
|
||||||
|
|
||||||
|
def test_validation():
|
||||||
|
print("Starting validation test...")
|
||||||
|
from src.validator import FlowValidator
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. Test Field Existence
|
||||||
|
wsd = WaterSoundData()
|
||||||
|
exists, msg, sug = FlowValidator.check_field_existence(wsd, "raw_data")
|
||||||
|
assert not exists
|
||||||
|
assert "缺少必要字段" in msg
|
||||||
|
print("Field existence check passed.")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. Test Data Type
|
||||||
|
wsd.raw_data = "not a numpy array"
|
||||||
|
valid, msg, sug = FlowValidator.check_data_type(wsd, "raw_data", "ndarray")
|
||||||
|
assert not valid
|
||||||
|
assert "类型不匹配" in msg
|
||||||
|
print("Data type check passed.")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. Test Dimensions
|
||||||
|
wsd.raw_data = np.zeros((10, 10))
|
||||||
|
valid, msg, sug = FlowValidator.check_dimensions(wsd, "raw_data", [10]) # Expected 1D, got 2D
|
||||||
|
assert not valid
|
||||||
|
assert "维度不匹配" in msg
|
||||||
|
print("Dimension check passed.")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. Test Scheduler validation
|
||||||
|
def mock_clean(raw_data): return raw_data
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bridge = PythonBridge("Clean", mock_clean, {"raw_data": "raw_data"}, {"0": "clean_data"})
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scheduler = CoreScheduler()
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scheduler.set_flow([bridge])
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empty_wsd = WaterSoundData()
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issues = scheduler.validate_flow(empty_wsd)
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assert len(issues) == 1
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assert issues[0]['algo'] == "Clean"
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print("Scheduler validation flow passed.")
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def test_sea_trial_pipeline():
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print("Starting sea-trial pipeline test...")
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from src.sample_algorithms import dc_removal_and_bandpass, quality_check, snr_estimation
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# Use a simple synthetic signal (length > filtfilt padlen)
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t = np.linspace(0, 1.0, 2000, endpoint=False)
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raw = (0.5 * np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.05 * np.random.randn(t.size)).astype(float)
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wsd = WaterSoundData(raw_data=raw, sample_rate=1000.0)
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b1 = PythonBridge("去直流+带通", dc_removal_and_bandpass,
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{"raw_data": "raw_data", "fs": "sample_rate"}, {"0": "clean_data"})
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b2 = PythonBridge("质量巡检", quality_check,
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{"raw_data": "raw_data"}, {"0": "core_index"})
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b3 = PythonBridge("SNR估计", snr_estimation,
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{"raw_data": "clean_data"}, {"0": "snr_value"})
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scheduler = CoreScheduler()
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scheduler.set_flow([b1, b2, b3])
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result = scheduler.execute(wsd)
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assert result.status == "finished"
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assert isinstance(result.core_index, dict)
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assert "quality_score" in result.core_index
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assert hasattr(result, "snr_value")
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print("Sea-trial pipeline test passed.")
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def test_cpp_bridge():
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print("Starting C++ bridge test...")
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from src.bridges import CppBridge
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lib_path = "src/sample_algos_cpp/simple_ops.so"
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if not os.path.exists(lib_path):
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print("C++ library not found, skipping CPP test.")
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return
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raw = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype=np.float64)
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wsd = WaterSoundData(clean_data=raw)
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cpp_bridge = CppBridge(
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"GainCPP",
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lib_path,
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"multiply_by_factor_cpp",
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{"in_data": "clean_data"},
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{"0": "final_result"}
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)
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scheduler = CoreScheduler()
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scheduler.set_flow([cpp_bridge])
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result = scheduler.execute(wsd)
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if result.status != "finished":
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print(f"C++ Bridge Execution Failed: {result.error_info}")
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for l in result.log:
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print(f" Log: {l}")
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assert result.status == "finished"
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assert np.allclose(result.final_result, raw * 1.5)
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print("C++ bridge test passed.")
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def test_matlab_bridge_fallback():
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print("Starting MATLAB bridge fallback test...")
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from src.bridges import MatlabBridge
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# 我们知道当前环境没有 MATLAB/Octave，所以预期它会抛出 RuntimeError
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m_bridge = MatlabBridge(
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"FilterM",
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"src/sample_algos_matlab",
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"bandpass_filter_m",
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{"in_data": "raw_data", "fs": "sample_rate"},
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{"0": "clean_data"}
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)
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wsd = WaterSoundData(raw_data=np.array([1, 2, 3]), sample_rate=1000.0)
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scheduler = CoreScheduler()
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scheduler.set_flow([m_bridge])
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result = scheduler.execute(wsd)
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# 预期失败并记录错误
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assert result.status == "error"
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assert "No MATLAB/Octave environment found" in result.error_info
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print("MATLAB bridge fallback test passed (caught expected error).")
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if __name__ == "__main__":
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test_integration()
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test_validation()
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test_sea_trial_pipeline()
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test_cpp_bridge()
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test_matlab_bridge_fallback()
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在新工单中引用
屏蔽一个用户