class CtrlLogin:
def __init__(self,login):
self.__login=login
self.__bd=BaseDatos()
def agregarUsuario(self,usuario,contrasena):
resultado=False
if self.__bd.cuantosHay("usuario","nick",usuario) == 0:
id=self.__bd.agregarUsuario(usuario)
self.__login.setId(id)
resultado=True
return resultado
def autenticarse(self,usuario,contrasena):
resultado=False
if self.__bd.cuantosHay("usuario","nick",usuario) != 0:
id=self.__bd.obtenerIdUsuario(usuario)
self.__login.setId(id)
resultado=True
return resultado
def validar(self,usuario,contrasena):
resultado=False
self.__login.setUsuario(usuario)
self.__login.setContrasena(contrasena)
if self.__login.datosCorrectos():
resultado=True
return resultado
def __init__(self,login): self.__login=login self.__datos=None self.__neuroSky = MindwaveDataPointReader() self.__neuroSkyDatos=None self.__senal=None self.__bd=BaseDatos() self.__evento=None
def __init__(self): self.__path="../files/" self.__numero_pruebas=0 self.__numero_entradas=0 self.__numero_salidas=0 self.__string="" self.__bd=BaseDatos() self.__archivo=None self.__url=""
def __init__(self, parent=None):
super(Ui_capturar, self).__init__(parent)
self.login=None
self.datos=None
self.root=None
self.evento=None
self.bd=BaseDatos()
self.letras={}
self.letras= self.bd.obtenerLetras()
self.letrasAuxiliar = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "ñ", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z"]
self.index=0
print self.letras
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
super(Aplicacion, self).__init__()
self.__bd=BaseDatos()
#self.__path="../files/"
self.__path="files/"
self.__rna=None
self.__letras=self.__bd.obtenerLetrasValor()
self.__letra_normalizado={"a":"00000","b":"00001","c":"00010","d":"00011","e":"00100","f":"00101","g":"00110","h":"00111","i":"01000","j":"01001","k":"01010","l":"01011","m":"01100","n":"01101","ñ":"01110","o":"01111","p":"10000","q":"10001","r":"10010","s":"10011","t":"10100","u":"10101","v":"10110","w":"10111","x":"11000","y":"11001","z":"11010"}
self.__string=""
self.__datos=None
self.__evento=None
self.__interfaz=None
self.__letra=""
def __init__(self): self.__coneccion=1 self.__tasa_aprendizaje=0.7 self.__numero_entradas=0 self.__numero_salidas=0 self.__neuronas_capa_oculta=0 self.__error_deseado=0 self.__epocas=0 self.__iteraciones_entre_reporte=1000 self.__red=None self.__error_real=0 self.__url_prueba=None self.__url_guardar=None self.__path="../files/" #self.__path="files/" self.__bd=BaseDatos() self.__interfaz=None
class CtrlRecolectarDatos:
def __init__(self,login):
self.__login=login
self.__datos=None
self.__neuroSky = MindwaveDataPointReader()
self.__neuroSkyDatos=None
self.__senal=None
self.__bd=BaseDatos()
self.__evento=None
def conectarNeuroSky(self):
data={"delta":-1,"tetha":-1,"lowAlpha":-1,"highAlpha":-1,"lowBeta":-1,"highBeta":-1,"lowGamma":-1,"midGamma":-1,"meditacion":-1,"atencion":-1,"id_letras":self.__datos.getIdLetra(),"id_usuario":self.__login.getId(),"ruido":-1}
k=i=0
self.__neuroSky.start()
self.__neuroSkyDatos=self.__neuroSky.readNextDataPoint()
if self.__neuroSky.isConnected():
print("Conectado...")
self.__datos.setConectado(True)
self.__senal=None
while(True):
self.__neuroSkyDatos=self.__neuroSky.readNextDataPoint()
if (not self.__neuroSkyDatos.__class__ is RawDataPoint):
#print(self.__neuroSkyDatos)
if self.__datos.getEstado():
data["id_usuario"] =self.__login.getId()
data["id_letras"]=self.__datos.getIdLetra()
if (i == 0):
data["meditacion"]=(float(self.__neuroSkyDatos.meditationValue))
self.__datos.setMeditacion(float(self.__neuroSkyDatos.meditationValue))
elif (i == 1):
data["atencion"]=(float(self.__neuroSkyDatos.attentionValue))
self.__datos.setAtencion(float(self.__neuroSkyDatos.attentionValue))
elif (i == 2):
data["delta"]=(float(self.__neuroSkyDatos.delta))
self.__datos.setDelta(float(self.__neuroSkyDatos.delta))
data["tetha"]=(float(self.__neuroSkyDatos.theta))
self.__datos.setTheta(float(self.__neuroSkyDatos.theta))
data["lowAlpha"]=(float(self.__neuroSkyDatos.lowAlpha))
self.__datos.setLowAlpha(float(self.__neuroSkyDatos.lowAlpha))
data["highAlpha"]=(float(self.__neuroSkyDatos.highAlpha))
self.__datos.setHighAlpha(float(self.__neuroSkyDatos.lowAlpha))
data["lowBeta"]=(float(self.__neuroSkyDatos.lowBeta))
self.__datos.setLowBeta(float(self.__neuroSkyDatos.lowAlpha))
data["highBeta"]=(float(self.__neuroSkyDatos.highBeta))
self.__datos.setHighBeta(float(self.__neuroSkyDatos.lowAlpha))
data["lowGamma"]=(float(self.__neuroSkyDatos.lowGamma))
self.__datos.setLowGamma(float(self.__neuroSkyDatos.lowGamma))
data["midGamma"]=(float(self.__neuroSkyDatos.midGamma))
self.__datos.setMidGamma(float(self.__neuroSkyDatos.midGamma))
elif (i == 3):
self.__senal=float(self.__neuroSkyDatos.amountOfNoise)
self.__datos.setRuido(self.__senal)
self.__datos.setEstado(False)
data["ruido"]=self.__senal
#Insertando el valor de las ondas en la bd
if not self.__datos.getProbando():
self.__bd.insertarStreamOndas(data)
print("*"*30)
print(data)
print("*"*30)
self.__evento.set()
if (self.__senal == 0):
print(data)
else:
print("WARNING [hay mucho ruido]: %s")%self.__senal
else:
i = 0
#data = []
data["meditacion"]=float(self.__neuroSkyDatos.meditationValue)
i = i + 1;
#if k==3*50:
# break
#k=k+1
else:
print("No se pudo conectar intente de nuevo...")
self.__leerDatos.setConectado(False)
print(data)
def setDatos(self,datos):
self.__datos=datos
def setEvento(self,evento):
self.__evento=evento
from escribirArchivo import EscribirArchivo
import inspect, sys, os
sys.path.append("../model")
from baseDatos import BaseDatos
auxiliar=[]
e=EscribirArchivo()
e.setUrl("prueba_gamma.data")
e.setNumeroEntradas(2)
e.setNumeroSalidas(1)
e.escribirEnArchivoParaProbarRedNeuronalGamma()
bd=BaseDatos()
#primer elemento: # de neuronas
#segundo elemento: error
#tercer elemento: url del archivo de ese entrenamiento
print bd.obtenerErroresMenoresDeEntrenamientoGamma()[0][2]
errores=bd.obtenerErroresMenoresDeEntrenamiento()
for k in range(len(errores)):
ann = libfann.neural_net()
ann.create_from_file("../files/"+errores[k][2])
ann.reset_MSE()
test_data = libfann.training_data()
test_data.read_train_from_file("../files/prueba.data")
entradas=test_data.get_input()
class CtrlEntrenarRNANormalizado:
def __init__(self):
self.__coneccion=1
self.__tasa_aprendizaje=0.7
self.__numero_entradas=0
self.__numero_salidas=0
self.__neuronas_capa_oculta=0
self.__error_deseado=0
self.__epocas=0
self.__iteraciones_entre_reporte=1000
self.__red=None
self.__error_real=0
self.__url_prueba=None
self.__url_guardar=None
self.__path="../files/"
#self.__path="files/"
self.__bd=BaseDatos()
self.__interfaz=None
def entrenar(self):
print("Entrenando ...")
self.__red=libfann.neural_net()
self.__red.create_sparse_array(self.__coneccion,(self.__numero_entradas,self.__neuronas_capa_oculta,self.__numero_salidas))
self.__red.set_learning_rate(self.__tasa_aprendizaje)
self.__red.set_activation_function_hidden(libfann.SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE)
self.__red.set_activation_function_output(libfann.SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE)
self.__red.train_on_file(self.__path+self.__url_prueba, self.__epocas,self.__iteraciones_entre_reporte, self.__error_deseado)
self.__error_real=self.__red.get_MSE()
datos={"numerodeneuronas":self.__neuronas_capa_oculta,"error":self.__error_real,"tipo":"normalizado"}
id=self.__bd.agregarEntrenamiento(datos)
print("id: %s"%(str(id)))
self.__url_guardar="mizael_rna%s.net"%(id)
self.__bd.actualizarRegistroEntrenamiento(self.__url_guardar,id)
self.__red.save(self.__path + self.__url_guardar)
if self.__interfaz != None:
self.__interfaz.lineEdit_4.setText("%s"%str(self.__error_real))
def entrenarGamma(self):
print("Entrenando Gamma...")
self.__red=libfann.neural_net()
self.__red.create_sparse_array(self.__coneccion,(self.__numero_entradas,self.__neuronas_capa_oculta,self.__numero_salidas))
self.__red.set_learning_rate(self.__tasa_aprendizaje)
self.__red.set_activation_function_hidden(libfann.SIGMOID_SYMMETRIC_STEPWISE)
self.__red.set_activation_function_output(libfann.LINEAR)
self.__red.train_on_file(self.__path+self.__url_prueba, self.__epocas,self.__iteraciones_entre_reporte, self.__error_deseado)
self.__error_real=self.__red.get_MSE()
datos={"numerodeneuronas":self.__neuronas_capa_oculta,"error":self.__error_real,"tipo":"gamma"}
id=self.__bd.agregarEntrenamiento(datos)
print("id: %s"%(str(id)))
self.__url_guardar="mizael_rna%s.net"%(id)
self.__bd.actualizarRegistroEntrenamiento(self.__url_guardar,id)
self.__red.save(self.__path + self.__url_guardar)
if self.__interfaz != None:
self.__interfaz.lineEdit_4.setText("%s"%str(self.__error_real))
def setConeccion(self,conexion):
self.__coneccion=conexion
def setTasaAprendizaje(self,tasa_aprendizaje):
self.__tasa_aprendizaje=tasa_aprendizaje
def setNumeroEntradas(self,numero_entradas):
self.__numero_entradas=numero_entradas
def setNumeroSalidas(self,numero_salidas):
self.__numero_salidas=numero_salidas
def setNeuronasCapaOculta(self,neuronas_capa_oculta):
self.__neuronas_capa_oculta=neuronas_capa_oculta
def setErrorDeseado(self,error_deseado):
self.__error_deseado=error_deseado
def setEpocas(self,epocas):
self.__epocas=epocas
def setIteracionesEntreReporte(self,iteraciones_entre_reporte):
self.__iteraciones_entre_reporte=iteraciones_entre_reporte
def setErrorReal(self,error_real):
self.__error_real=error_real
def setUrlPrueba(self,url_prueba):
self.__url_prueba=url_prueba
def setUrlGuardar(self,url_guardar):
self.__url_guardar=url_guardar
def setInterfaz(self,interfaz):
self.__interfaz=interfaz
def getConeccion(self):
return self.__coneccion
def getTasaAprendizaje(self):
return self.__tasa_aprendizaje
def getNumeroEntradas(self):
return self.__numero_entradas
def getNumeroSalidas(self):
return self.__numero_salidas
def getNeuronasCapaOculta(self):
return self.__neuronas_capa_oculta
def getErrorDeseado(self):
return self.__error_deseado
def getEpocas(self):
return self.__epocas
def getIteracionesEntreReporte(self):
return self.__iteraciones_entre_reporte
def getErrorReal(self):
return self.__error_real
def getUrlPrueba(self):
return self.__url_prueba
def getUrlGuardar(self):
return self.__url_guardar
def getInterfaz(self):
return self.__interfaz
class Ui_capturar(QtGui.QWidget):
def __init__(self, parent=None):
super(Ui_capturar, self).__init__(parent)
self.login=None
self.datos=None
self.root=None
self.evento=None
self.bd=BaseDatos()
self.letras={}
self.letras= self.bd.obtenerLetras()
self.letrasAuxiliar = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j", "k", "l", "m", "n", "ñ", "o", "p", "q", "r", "s", "t", "u", "v", "w", "x", "y", "z"]
self.index=0
print self.letras
#print self.letras["\xf1"]
#print self.letras["a"]
def setupUi(self, Form):
self.root=Form
Form.setObjectName(_fromUtf8("Form"))
Form.resize(654, 466)
screen = QtGui.QDesktopWidget().screenGeometry()
mysize = Form.geometry()
hpos = ( screen.width() - mysize.width() ) / 2
vpos = ( screen.height() - mysize.height() ) / 2
Form.move(hpos, vpos)
self.label = QtGui.QLabel(Form)
#self.label.setGeometry(QtCore.QRect(150, 10, 351, 321))
self.label.setGeometry(QtCore.QRect(150, 10, 400, 351))
self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
font = QtGui.QFont()
font.setPointSize(360)
font.setBold(True)
font.setWeight(75)
self.label.setFont(font)
self.label.setObjectName(_fromUtf8("label"))
self.pushButton = QtGui.QPushButton(Form)
self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(240, 390, 161, 51))
self.pushButton.setObjectName(_fromUtf8("pushButton"))
self.pushButton_2 = QtGui.QPushButton(Form)
self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(240, 390, 161, 51))
self.pushButton_2.setObjectName(_fromUtf8("pushButton_2"))
self.retranslateUi(Form)
QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(Form)
self.pushButton_2.setVisible(False)
self.pushButton.clicked.connect(self.iniciarCapturarRecoleccion)
self.pushButton_2.clicked.connect(self.capturar)
def retranslateUi(self, Form):
Form.setWindowTitle(_translate("Form", "Form", None))
self.label.setText(_translate("Form", "c:", None))
self.pushButton.setText(_translate("Form", "INICIAR RECOLECCION", None))
self.pushButton_2.setText(_translate("Form", "CAPTURAR", None))
def iniciarCapturarRecoleccion(self):
font = QtGui.QFont()
font.setPointSize(360)
font.setBold(True)
font.setWeight(75)
self.label.setFont(font)
self.pushButton.setVisible(False)
self.pushButton_2.setVisible(True)
self.index=0
self.label.setText(self.letrasAuxiliar[self.index].upper().decode("utf-8"))
#self.index=self.index + 1
def capturar(self):
self.intercambiarLetra()
def intercambiarLetra(self):
if self.index < len(self.letras):
if self.letrasAuxiliar[self.index]=='ñ':
self.datos.setIdLetra(self.letras["\xf1"])
print "Index: %s, Id: %s,Letra: ñ"%(str(self.index),str(self.letras["\xf1"]))
else:
print "Index: %s, Id: %s,Letra: %s"%(str(self.index),str(self.letras[self.letrasAuxiliar[self.index]]),self.letrasAuxiliar[self.index])
self.datos.setIdLetra(self.letras[self.letrasAuxiliar[self.index]])
if self.index!=len(self.letras)-1:
self.label.setText(self.letrasAuxiliar[self.index+1].upper().decode("utf-8"))
else:
self.finCapturarDatos()
print "Id letra Datos: %s"%self.datos.getIdLetra()
self.index=self.index + 1
self.datos.setEstado(True)
else:
self.finCapturarDatos()
def finCapturarDatos(self):
font = QtGui.QFont()
font.setPointSize(150)
font.setBold(True)
font.setWeight(75)
self.label.setFont(font)
self.label.setText("FIN")
self.pushButton_2.setText("Datos Capturados")
self.reiniciarCaptura()
def reiniciarCaptura(self):
self.pushButton.setVisible(True)
self.pushButton_2.setVisible(False)
def setLogin(self,login):
self.login=login
def setDatos(self,datos):
self.datos=datos
def setEvento(self,evento):
self.evento=evento
from escribirArchivo import EscribirArchivo
import inspect, sys, os
sys.path.append("../model")
from baseDatos import BaseDatos
auxiliar=[]
np=EscribirArchivo()
np.setUrl("prueba_normalizado.data")
np.setNumeroEntradas(8)
np.setNumeroSalidas(5)
np.escribirEnArchivoParaProbarRedNeuronalNormalizados()
bd=BaseDatos()
#primer elemento: # de neuronas
#segundo elemento: error
#tercer elemento: url del archivo de ese entrenamiento
print bd.obtenerErroresMenoresDeEntrenamientoNormalizado()[0][2]
errores=bd.obtenerErroresMenoresDeEntrenamientoNormalizado()
for k in range(len(errores)):
ann = libfann.neural_net()
ann.create_from_file("../files/"+errores[k][2])
ann.reset_MSE()
test_data = libfann.training_data()
test_data.read_train_from_file("../files/prueba_normalizado.data")
entradas=test_data.get_input()
def __init__(self,login): self.__login=login self.__bd=BaseDatos()
class Aplicacion(QtCore.QObject,threading.Thread):
senal = QtCore.pyqtSignal(str)
def __init__(self):
threading.Thread.__init__(self)
super(Aplicacion, self).__init__()
self.__bd=BaseDatos()
#self.__path="../files/"
self.__path="files/"
self.__rna=None
self.__letras=self.__bd.obtenerLetrasValor()
self.__letra_normalizado={"a":"00000","b":"00001","c":"00010","d":"00011","e":"00100","f":"00101","g":"00110","h":"00111","i":"01000","j":"01001","k":"01010","l":"01011","m":"01100","n":"01101","ñ":"01110","o":"01111","p":"10000","q":"10001","r":"10010","s":"10011","t":"10100","u":"10101","v":"10110","w":"10111","x":"11000","y":"11001","z":"11010"}
self.__string=""
self.__datos=None
self.__evento=None
self.__interfaz=None
self.__letra=""
@QtCore.pyqtSlot()
def activarSenal(self):
self.senal.emit("%s"%self.__letra)
def run(self):
print "Hilo [Probando Aplicacion]"
while True:
if self.__datos.getProbando():
self.__evento.wait()
deltaMax=3473322.0
thetaMax=3072570.0
lowAlphaMax=809805.0
highAlphaMax=762007.0
lowBetaMax=643499.0
highBetaMax=679478.0
lowGammaMax=456807.0
midGammaMax=433577.0
deltaMin=3.0
thetaMin=3.0
lowAlphaMin=0.0
highAlphaMin=0.0
lowBetaMin=0.0
highBetaMin=1.0
lowGammaMin=1.0
midGammaMin=1.0
delta=(self.__datos.getDelta() - deltaMin)/(deltaMax - deltaMin)
theta=(self.__datos.getTheta() - thetaMin)/(thetaMax - thetaMin)
lowAlpha=(self.__datos.getLowAlpha() - lowAlphaMin)/(lowAlphaMax - lowAlphaMin)
highAlpha=(self.__datos.getHighAlpha() - highAlphaMin)/(highAlphaMax - highAlphaMin)
lowBeta=(self.__datos.getLowBeta() - lowBetaMin)/(lowBetaMax - lowBetaMin)
highBeta=(self.__datos.getHighBeta() - highBetaMin)/(highBetaMax - highBetaMin)
lowGamma=(self.__datos.getLowGamma() - lowGammaMin)/(lowGammaMax - lowGammaMin)
midGamma=(self.__datos.getMidGamma() - midGammaMin)/(midGammaMax - midGammaMin)
ondas=[delta,theta,lowAlpha,highAlpha,lowBeta,highBeta,lowGamma,midGamma]
self.__letra=self.convertirSenalALetra(ondas)
self.__string=self.__string + self.__letra
print "*"*10
print self.__string
self.__datos.setEstado(True)
self.activarSenal()
time.sleep(0.3)
self.__evento.clear()
else:
self.__string=""
self.__datos.setString(self.__string)
def convertirSenalALetra(self,datos):
self.__ruta=self.__bd.obtenerArchivoErrorMinimoNormalizado()
self.__rna= libfann.neural_net()
self.__rna.create_from_file(self.__path+self.__ruta)
resultado = self.__rna.run(datos)
#print (self.__letras)
#return
#print resultado
#return
resultado[0]=1 if resultado[0]>0.0505 else 0
resultado[1]=1 if resultado[1]>0.105 else 0
resultado[2]=1 if resultado[2]>0.105 else 0
resultado[3]=1 if resultado[3]>0.115 else 0
resultado[4]=1 if resultado[4]>0.09 else 0
resultado=str(resultado[0])+str(resultado[1])+str(resultado[2])+str(resultado[3])+str(resultado[4])
#resultado="".join(bin(int(14))[2:].zfill(5))
#print resultado
#resultado = round(resultado)
letraCorrecta=''
auxBool=False
for letra, valor in self.__letras.items():
#print "".join(bin(int(valor))[2:].zfill(5))==resultado
#print valor;
#if valor==resultado:
if "".join(bin(int(valor))[2:].zfill(5))==resultado:
letraCorrecta=letra
auxBool=True
break
if not auxBool:
random=randint(0,26)
random="".join(bin(int(random))[2:].zfill(5))
#print "Random ==>"+str(random)
for letra, valor in self.__letras.items():
if "".join(bin(int(valor))[2:].zfill(5))==random:
letraCorrecta=letra
break
return letraCorrecta
def setDatos(self,datos):
self.__datos=datos
def setEvento(self,evento):
self.__evento=evento
def setInterfaz(self,interfaz):
self.__interfaz=interfaz
class EscribirArchivo: def __init__(self): self.__path="../files/" self.__numero_pruebas=0 self.__numero_entradas=0 self.__numero_salidas=0 self.__string="" self.__bd=BaseDatos() self.__archivo=None self.__url="" def prepararDatos(self): registros=self.__bd.obtenerRegistrosOndas() self.__numero_pruebas=len(registros) auxiliar="" #print "LOngitud: %s"%str(len(registros)) #return; contador=0; for i in registros: #print contador if contador==len(registros)-1: #print "ultimo" auxiliar = auxiliar + "%s %s %s %s %s %s %s %s\n%s"%(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4],i[5],i[6],i[7],i[8]) else: auxiliar = auxiliar + "%s %s %s %s %s %s %s %s\n%s\n"%(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4],i[5],i[6],i[7],i[8]) contador=contador+1 print "Longitud de registros: %s"%str(len(registros)) self.__string="%s %s %s\n%s"%(self.__numero_pruebas,self.__numero_entradas,self.__numero_salidas,auxiliar) def prepararDatosNormalizados(self): registros=self.__bd.obtenerRegistrosOndasNormalizados() self.__numero_pruebas=len(registros) auxiliar="" #print "LOngitud: %s"%str(len(registros)) #return; contador=0; for i in registros: #print contador if contador==len(registros)-1: #print "ultimo" #bin(int(i[8]))[2:].zfill(5) #bin(int(i))[2:].zfill(5) auxiliar = auxiliar + "%s %s %s %s %s %s %s %s\n%s"%(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4],i[5],i[6],i[7]," ".join(bin(int(i[8]))[2:].zfill(5))) else: auxiliar = auxiliar + "%s %s %s %s %s %s %s %s\n%s\n"%(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4],i[5],i[6],i[7]," ".join(bin(int(i[8]))[2:].zfill(5))) contador=contador+1 print "Longitud de registros: %s"%str(len(registros)) self.__string="%s %s %s\n%s"%(self.__numero_pruebas,self.__numero_entradas,self.__numero_salidas,auxiliar) def prepararDatosParaProbarRedNeuronal(self): registros=self.__bd.obtenerRegistrosOndasPruebaDeLaRedNeuronal() self.__numero_pruebas=len(registros) auxiliar="" #print "LOngitud: %s"%str(len(registros)) #return; contador=0; for i in registros: #print contador if contador==len(registros)-1: #print "ultimo" auxiliar = auxiliar + "%s %s %s %s %s %s %s %s\n%s"%(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4],i[5],i[6],i[7],i[8]) else: auxiliar = auxiliar + "%s %s %s %s %s %s %s %s\n%s\n"%(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4],i[5],i[6],i[7],i[8]) contador=contador+1 print "Longitud de registros: %s"%str(len(registros)) self.__string="%s %s %s\n%s"%(self.__numero_pruebas,self.__numero_entradas,self.__numero_salidas,auxiliar) def prepararDatosParaProbarRedNeuronalNormalizados(self): registros=self.__bd.obtenerRegistrosOndasPruebaDeLaRedNeuronalNormalizados() self.__numero_pruebas=len(registros) auxiliar="" #print "LOngitud: %s"%str(len(registros)) #return; 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