def test_import_event(self):
"""testear que la lista de id de los sismografos implicados en un evento sismico
coincida con los reales"""
real_sensor_id = []
e = SeismicEvent.evento(file_name1)
sensor_ids = [i.sensor_id for i in e.seismograms]
e.count()
return e
def test_event(self):
e = SeismicEvent.evento(file_name1)
estimation = Source.Source(e)
src, error, rot, vec, val = estimation.source(numpoints=50, L=0.5, por=1)
src2, error2, rot2, vec2, val2 = estimation.source(numpoints=25, L=0.25, por=0)
# assert(sum(rot[:, 1:4]**2) != 0.0)
return src, error, rot, vec, val, src2, error2, rot2, vec2, val2
def test_signal(self):
"""testear que la se~nal en python sea la que corresponde, hay algunos
parametros que se pueden utilizar para no usar la se~nal completa, como
por ejemplo, el promedio, la norma infitito"""
e = SeismicEvent.evento(file_name2)
seismograms = e.seismograms
pass
def test_2_green_kernel(self):
"""la funcion no retorna nada en el kernel de green cuando la funcion no
contiene al cero
"""
# evaluar la funcion de green para distintos intervalos de fuentes sismicas
alpha = 5600
beta = 3500
numpoints = 50
L = 0.5
# valores conocidos en donde si se puede estimar la señal
start = 22.139236
end = 22.639236
e = SeismicEvent.evento(file_name1)
estimation = Source.Source(e)
estimation2 = Source.Source(e)
estimation.srcTime = np.linspace(start, end, numpoints)
estimation2.srcTime = np.linspace(start - L, end + L, 3 * numpoints - 2)
event = estimation.event
LocX, LocY, LocZ = (event.LocX, event.LocY, event.LocZ)
for G in event.seismograms:
R = (G.x_coord - LocX, G.y_coord - LocY, G.z_coord - LocZ)
# un intervalo adecuado para cada sismograma
srcTime = np.linspace(
G.timevector[0] - np.linalg.norm(R) / beta, G.timevector[-1] - np.linalg.norm(R) / alpha, numpoints
)
t = G.timevector - srcTime[0]
# assert(t[0] <= 0 <= t[-1])
Gk = GreenKernel(R=R, time=t, alpha=5600.0, beta=3500.0, rho=2700)
plt.plot(t, Gk[0][0])
plt.show()
print "suma para el primer intervalo >>", (Gk ** 2).sum(), "¿contiene al cero? >> ", t[0] <= 0 <= t[-1]
# existe una subsecuencia en el segundo vector que debe contener al primer
# vector, este es conocido tiene el tripe de largo y el triple de puntos
assert estimation.srcTime[0] == estimation2.srcTime[numpoints - 1]
def test_0_artificial_event(self):
"""probar el algoritmo para un sismo artificial, se debe generar el mismo
sismo producido en el codigo matlab para poder comparar resultados"""
# copiamos un evento real
e = SeismicEvent.evento(file_name1)
origin_time = dateTime2Num(e.origin_time)
srctime = np.linspace(start=origin_time, stop=origin_time + 0.01, num=70)
srctime = np.reshape(srctime, (-1, 1))
src = np.zeros((70, 3))
src[10:25, 0] = 10 ^ (14)
src[30:45, 1] = 10 ^ (14)
src[50:65, 2] = 10 ^ (14)
np.hstack((srctime, src))
for g in e.geosensors:
g.data = self.set_up_sensor_from_source(g, src)
pass
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 8 23:26:41 2016 @author: leonardojofre """ import os from seismic_source import SeismicEvent from seismic_source.Source import Source from matplotlib import pylab as plt direc = os.path.dirname(__file__) file_name = os.path.join(direc,"./../../data-sets/1998_aug_09_21_49_22.4n3") e = SeismicEvent.evento(file_name) src = Source(e) src.source(numpoints=100, L=0.5, por=0.09) plt.plot(src[0]) plt.show()
def test_second_event(self):
"""testea que el evento sismico coincida con el calculado en matlab"""
e = SeismicEvent.evento(file_name1)
estimation = Source.Source(e)
src, error, rot, vec, val = estimation.source(numpoints=100, L=0.5, por=0.1)
return src, error, rot, vec, val
