import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt ; from scipy import signal

# importation des mesures
mesures = np.loadtxt('BO200imprimante.csv', delimiter=';', skiprows=1, dtype=str)
mesures = np.char.replace(mesures, ',', '.');
mesures = mesures.astype(float)
temps = mesures[:,0]; vitesse = mesures[:,2]

# filtre du premier ordre : Te période d'échantillonnage en (s) et fc de coupure en Hz
Te = 0.002 ; fc = 40 ; tau = 1/(2*np.pi*fc) ; f_f1=[vitesse[0]] # Initialisation
for i in range(1,len(vitesse)):
	f_f1.append(f_f1[i-1]+Te/tau*(vitesse[i-1]-f_f1[i-1]))

# filtre de butterworth en utilisant le module scipy
Te = 0.002 ; fc = 40 ; fnyq = 1/2/Te ; ordre = 1 # inititalisation et choix de l'ordre
b, a = signal.butter(ordre, fc/fnyq, 'low', analog=False) # calcul du filtre
f_fb1 = signal.filtfilt(b, a, vitesse) # Application du filtre

# Affichage des 3 courbes
plt.plot(temps, vitesse, label=" vitesse mesurée (mm/s) ")
plt.plot(temps, f_f1, label=" filtrage 1er ordre ")
plt.plot(temps, f_fb1, label=" filtrage Butter 1 ")
plt.xlabel("Temps (s)")
plt.title("Vitesse tête Imprimante") ; plt.legend() ; plt.grid(True) ; plt.show()