<jupyter_start><jupyter_text>WSZYSTKIE ODDECHY - JEDEN POD DRUGIM NA JEDNYM WYKRESIE PRZESUNIETE O OK. 0.5G JAK SIE TUTAJ UDA TO DODAC OZNACZENIA NAD WYKRESAMI ZE +0,5N LUB +0,5G<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df_kuby = pd.read_excel('kuba - upadek 10 razy.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', skiprows = 7530,  nrows= 1980, usecols = 'A:D',names=('mod','x','y','z'))
# df_kuby = pd.read_excel('kuba - upadek 10 razy.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', skiprows = 7530,  nrows= 1980, usecols = 'A:D',names=('mod','x','y','z'))
# df_karol = pd.read_excel('Karol - oddech - ostatnie 60 sekund.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', skiprows = 2200,  nrows= 2000, usecols = 'A:D',names=('mod','x','y','z'))
# df_anna = pd.read_excel('ciocia - siadanie+wstawanie z krzesła 47 cm , upadek, oddech 45s.xlsx', sheet_name = 'Sheet1', skiprows = 4700,  nrows= 2000, usecols = 'A:D',names=('mod','x','y','z'))
# df_mar = pd.read_excel('Marzena_oddech.xlsx', sheet_name = 'Arkusz1', skiprows = 600,  nrows= 2000, usecols = 'A:D',names=('mod','x','y','z'))
arr_odd_kuby = df_kuby['mod'].to_numpy()
# arr_odd_kuby = arr_odd_kuby+0.07
arr_odd_kuby_czas = np.arange(0,len(arr_odd_kuby)*0.03,0.03) # zrobienie rownej dlugosci arraya co zadany odstep czasu
fig = plt.figure(figsize=(18, 16), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
ax = plt.subplot(111)
line1, = ax.plot(arr_odd_kuby_czas,arr_odd_kuby, label='Kuba')
plt.xlabel("czas [s]", fontsize=22)
plt.ylabel("amplituda [g]",fontsize=22)
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=20)
ax.tick_params(axis='both', which='minor', labelsize=20)
plt.ylim(0, 4)
plt.grid()
plt.show()
# NIZEJ JEST DRUKOWANIE FFT, ZOSTAWIE NA POZNIEJ A JEST TEZ W INNYM PLIKU NAZWANYM FFT ODDECH KUBY
arr = df['x'].to_numpy()
arr
from scipy import fft
fft_res = fft(arr)
fft_res
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(18, 16), dpi= 80, facecolor='w', edgecolor='k')
plt.plot(np.real(fft_res[5:200])) # 5:200 może pominąć peak 
plt.plot(np.imag(fft_res[5:200]))
plt.xlabel('czestotliwosc')
plt.ylabel('amplituda')
plt.title('widmo oddechu Kuby')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.176937441643324, 'fraction_numerical': 0.05042016806722689, 'mean_word_length': 6.493006993006993, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '10491', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1064, 'n_tokens_neox': 981, 'n_words': 193, 'path': 'System_monitoringu/Dane_pomiarowe/KUBA_UPADEK.ipynb', 'repo_name': 'Beanarny/Praca_inz', 'size': '2142'}