UniDec
Universal Deconvolution of Mass and Ion Mobility Spectra
Namespaces | Functions | Variables
fft_test.py File Reference

Namespaces

 UniDec.unidec_modules.fft_test
 

Functions

def UniDec.unidec_modules.fft_test.MALDI_baseline (data, w)
 
def UniDec.unidec_modules.fft_test.calc_medians (data, start, stop, w)
 
def UniDec.unidec_modules.fft_test.fit_medians (data, start, stop, w)
 
def UniDec.unidec_modules.fft_test.old_cwt_2d
 
def UniDec.unidec_modules.fft_test.cwt_2d
 
def UniDec.unidec_modules.fft_test.fitfun (x, data, recon)
 
def UniDec.unidec_modules.fft_test.optimize_overlap (data, recon)
 

Variables

string UniDec.unidec_modules.fft_test.__author__ = 'michael.marty'
 
string UniDec.unidec_modules.fft_test.datfile = "C:\\NDData\\PG25\\CG_07\\150820_CG_07_ramp90.txt"
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.data = np.loadtxt(datfile)
 
float UniDec.unidec_modules.fft_test.mzbinsize = 1.0
 
int UniDec.unidec_modules.fft_test.baseline = 30
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.background = np.sin((data[:, 0] - data[0, 0]) / (data[len(data) - 1, 0] - data[0, 0]) * np.pi)
 
int UniDec.unidec_modules.fft_test.width = 20
 
int UniDec.unidec_modules.fft_test.num = 10
 
int UniDec.unidec_modules.fft_test.cutoff = 5000
 
string UniDec.unidec_modules.fft_test.wf = "dog"
 
int UniDec.unidec_modules.fft_test.param = 2
 
int UniDec.unidec_modules.fft_test.hpfilt = 1
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.lpfilt = stats.norm.cdf(widths, cutoff, cutoff * 0.01)
 
 UniDec.unidec_modules.fft_test.filt = lpfilt
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.filtmat = np.transpose([filt for d in data])
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.recon = mlpy.wavelet.icwt(cwt * filtmat, mzbinsize, widths, wf=wf, p=param)
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.reconscale = optimize_overlap(data, recon)
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.fdat = np.average(cwt, axis=1)
 
list UniDec.unidec_modules.fft_test.boo1 = data[:, 0]
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.mindat = min(data[:, 0])
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.maxdat = max(data[:, 0])
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.mzdata = linearize(data, 0.05, 3)
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.xvals = np.arange(mindat, maxdat, 500)
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.results = np.array([windowed_fft(mzdata, x, 2000) for x in xvals])
 
list UniDec.unidec_modules.fft_test.intdat = results[:, :, 1]
 
tuple UniDec.unidec_modules.fft_test.yvals = np.unique(results[:, :, 0])