def datos():
year, month, day, doy = fechas()
ti, tf = tiempos()
# path = f'../../../datos/clweb/{year}-{month}-{day}/' #path a los datos desde la laptop
path = f"../../../../../media/gabybosc/datos/clweb/{year}-{month}-{day}/"
mag = np.loadtxt(path + "MAG.asc")
M = len(mag[:, 0]) # el numero de datos
hh = mag[:, 3]
mm = mag[:, 4]
ss = mag[:, 5]
t = hh + mm / 60 + ss / 3600 # hdec
t_utc = [f"{int(hh[j])}:{int(mm[j])}" for j in range(len(t))]
posicion = np.zeros((M, 3))
for i in range(9, 12):
posicion[:, i - 9] = mag[:, i] / 3390
inicio = np.where(t == find_nearest_inicial(t, ti))[0][0]
fin = np.where(t == find_nearest_final(t, tf))[0][0]
posicion_cut = posicion[inicio:fin, :]
t_cut = t[inicio:fin]
return (t_cut, posicion_cut, year, month, day)
find_nearest,
find_nearest_final,
find_nearest_inicial,
fechas,
tiempos,
)
"""
Hace el MVA
calcula el ángulo entre normales
calcula el ancho de la mpb
calcula la corriente
No estoy segura de si debería cambiar algo más que simplemente el orden como tomo t1 t2 t3 t4
"""
year, month, day, doy = fechas()
ti, tf = tiempos("Región de análisis (no MVA)")
ti_MVA, tf_MVA = tiempos("Intervalo del MVA")
print(
"Si tira error de que no encuentra el path, hay que abrir una vez el disco manualmente para que lo monte"
)
mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf)
lpw, t_lpw, e_density = importar_lpw(year, month, day, ti, tf)
x3, B_cut, t_cut, posicion_cut, nr = MVA(year, month, day, ti_MVA, tf_MVA)
normal_ajuste, t4, t3, t2, t1 = ajuste(year, month, day, doy, ti_MVA, tf_MVA,
nr)
M = len(t)
M_cut = len(t_cut)
fechas,
tiempos,
)
from MVA_hires import MVA
from importar_datos import importar_lpw, importar_mag
"""
Hace el MVA
calcula el ángulo entre normales
calcula el ancho de la mpb
calcula la corriente
NO NECESITA YA ACTUALIZAR LA FECHA EN GDOCS
"""
year, month, day, doy = fechas()
ti_MVA, tf_MVA = tiempos()
mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti_MVA - 1, tf_MVA + 1)
lpw, t_lpw, e_density = importar_lpw(year, month, day, ti_MVA - 1, tf_MVA + 1)
(
x3,
normal_boot,
normal_fit,
inicio,
fin,
B_cut,
t1,
t2,
t3,
t4,
import matplotlib.pyplot as plt from funciones import fechas, tiempos from importar_datos import importar_mag """ Hace un filtro butterworth para quitar el ruido de la señal que es de aproximadamente 180 ms. Primero usa buttord para encontrar el orden. Es un filtro digital con lo cual pide que las frecuencias estén normalizadas respecto de la frec de Nyquist. En este caso Nyquist es 32Hz/2 = 16Hz. Como las frecuencias están normalizadas, da lo mismo usar f o w. N es el orden del filtro, en general voy a querer que N sea cercano a 10. Comentado está otro filtro más fuerte. """ year, month, day, doy = fechas() ti, tf = tiempos() mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf) path = "../../datos/MAG_hires/" Bnorm = np.linalg.norm(B, axis=1) # de 18.2539 a 18.255: 18:15:14 a 18:15:18 Tseg = 180e-3 # 180ms fs = 1 / Tseg / 16 # f normalizada, da lo mismo si es omega o frec fp = 3 / 16 # fp < fs para que sea pasabajos N, Wn = signal.buttord(fp, fs, 3, 50) b, a = signal.butter(N, Wn, "low") Bx_filtrado = signal.filtfilt(b, a, B[:, 0]) By_filtrado = signal.filtfilt(b, a, B[:, 1])
sys.path.append("..")
from funciones import fechas, donde, tiempos, diezmar
np.set_printoptions(precision=4)
"""
Calcula el E convectivo. Igual debería asegurarme de que esté funcionando bien
porque tengo mis dudas.
Usa los datos de SWIA de pds y los de MAG de clweb.
"""
# ##########DATOS
year, month, day, doy = fechas()
ti_ms, tf_ms = tiempos("magnetofunda") # 18.06, 18.2193 #
ti_down, tf_down = tiempos("región downstream") # 18.3, 18.5 #
def importar_mag(year, month, day, ti, tf):
path = (
f"../../datos/clweb/{year}-{month}-{day}/" # path a los datos desde la laptop
)
if os.path.isfile(path + "mag_filtrado.txt"):
mag = np.loadtxt(path + "mag_filtrado.txt", skiprows=2)
B = mag[:, :3]
mag = np.loadtxt(path + "MAG.asc")
else:
mag = np.loadtxt(path + "MAG.asc")
B = mag[:, 6:9]
inicio = donde(t, ti)
fin = donde(t, tf)
t_cut = t[inicio:fin]
vel_cut = vel_mso_xyz[inicio:fin]
vel_norm_cut = vel_norm[inicio:fin]
d_cut = density[inicio:fin]
return swifa, t_cut, d_cut, vel_cut, vel_norm_cut
mp = 1.67e-27 # kg
mu_0 = np.pi * 4e-7 # T m / A
year, month, day, doy = fechas()
ti_sw, tf_sw = tiempos("tiempo inicial y final en el viento solar\n")
# ti_MS, tf_MS = tiempos("tiempo inicial y final de la magnetofunda\n")
hoja_parametros, hoja_MVA, hoja_Bootstrap, hoja_Ajuste = importar_gdocs()
fila = input("En qué fila del gdoc estamos?\n")
tf_MPR = float(hoja_parametros.cell(fila, 6).value)
ti_MPR = tf_MPR - 0.015
normal = [
float(hoja_MVA.cell(fila, 16).value),
float(hoja_MVA.cell(fila, 17).value),
float(hoja_MVA.cell(fila, 18).value),
]
swifa, t_sw, density_sw, vel_sw, vel_norm_sw = importar_swifa(
year, month, day, ti_sw, tf_sw)
from funciones import (
datenum,
donde,
proyecciones,
fechas,
tiempos,
)
np.set_printoptions(precision=4)
"""
Este script plotea mag, swea, swia y lpw en la región de interés
Es la fig principal del grl.
"""
year, month, day, doy = fechas()
ti, tf = tiempos("tiempo inicial y final en el viento solar\n")
path = f"../../../datos/clweb/{year}-{month}-{day}/"
# path = f"../../../../../media/gabybosc/datos/clweb/{year}-{month}-{day}/" # path a los datos desde la desktop.
datos_t = np.loadtxt("../outputs/t1t2t3t4.txt")
mag, t, B, posicion = importar_mag(year, month, day, ti, tf)
t1, t2, t3, t4 = importar_t1t2t3t4(year, doy, int(ti))
t_up = t1 - 0.015
t_down = t4 + 0.015
Bnorm = np.linalg.norm(B, axis=1)
# ############ tiempos UTC
year = int(year)
