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Zmq/filterProcess.py

@@ -10,34 +10,27 @@ from logs.log import algo_log
 
 class FilterRingBuffer:
     def __init__(self, n_chan, n_points):
-        """
-        初始化纯数据环形缓存（线程安全）
-        :param n_chan: 通道数
-        :param n_points: 总缓存点数（与paradigmRingBuffer参数完全一致）
-        """
         self.n_chan = n_chan
         self.n_points = n_points
         self.buffer = np.zeros((n_chan, n_points), dtype=np.float64)
         self.current_ptr = 0
         self.total_samples = 0
         self.lock = threading.Lock()  # 仅保护元数据
+        self.has_new_data = False
 
     def appendBuffer(self, data):
-        """
-        追加数据到缓存（与paradigmRingBuffer接口一致）
-        :param data: 输入数据，shape=(n_chan, n_samples)
-        """
         n = data.shape[1]
         if n == 0:
             return
         
-        # -------- 第一步：仅加锁读取/更新元数据（持锁极短）--------
+        # 仅加锁读取/更新元数据
         with self.lock:
             old_ptr = self.current_ptr
             new_ptr = (old_ptr + n) % self.n_points
             new_total = min(self.total_samples + n, self.n_points)
+            self.has_new_data = True
         
-        # -------- 第二步：数组写入（耗时操作，移出锁外）--------
+        # 数组写入（耗时操作，移出锁外）
         write_end = old_ptr + n
         if write_end <= self.n_points:
             self.buffer[:, old_ptr:write_end] = data
@@ -46,26 +39,30 @@ class FilterRingBuffer:
             self.buffer[:, old_ptr:] = data[:, :split]
             self.buffer[:, :write_end - self.n_points] = data[:, split:]
         
-        # -------- 第三步：再次加锁更新最终元数据 --------
+        # 再次加锁更新最终元数据
         with self.lock:
             self.current_ptr = new_ptr
             self.total_samples = new_total
 
+    # ========== 新增：获取&清空新数据标记的方法 ==========
+    def check_and_clear_new_data(self):
+        """检查是否有新数据，并一次性清空标记（消费后重置）"""
+        with self.lock:
+            flag = self.has_new_data
+            if flag:
+                self.has_new_data = False
+            return flag
+
     def getData(self, count):
-        """
+        # 加锁获取最新元数据
-        从最新位置向前读取count个点（环形读取）
-        核心逻辑：current_ptr是下一个写入位置 → 最新数据在current_ptr之前
-        :param count: 读取点数
-        :return: np.ndarray, shape=(n_chan, count)
-        """
-        # -------- 第一步：加锁获取最新元数据（持锁极短）--------
         with self.lock:
             count = min(count, self.total_samples)
             if count == 0:
                 return np.zeros((self.n_chan, 0))
             end = self.current_ptr
             start = end - count
-
+        
+        # 数据读取、切片、拼接（无锁）
         if start >= 0:
             res = self.buffer[:, start:end].copy()
         else:
@@ -89,6 +86,7 @@ class FilterRingBuffer:
             self.buffer.fill(0.0)
             self.current_ptr = 0
             self.total_samples = 0
+            self.has_new_data = False  # 重置时清空新数据标记
 
 # -----------------------------------------------------------------------------
 # 2. 独立滑动滤波类（仅负责滤波业务逻辑，不关心缓存实现）
@@ -152,38 +150,35 @@ class SlidingFilter(threading.Thread):
 
     def run(self):
         """线程主逻辑：精确200ms触发一次滤波"""
-        # 精确定时核心：基于perf_counter计算下一次执行时间，补偿sleep误差
         interval = self.step_sec  # 200ms = 0.2秒
         next_run_time = time.perf_counter()
-
         while self.running.is_set():
-            # 1. 等待到下一次执行时间（精确定时）
+            # 1. 精确定时等待
             current_time = time.perf_counter()
             if current_time < next_run_time:
                 time.sleep(next_run_time - current_time)
-                next_run_time += interval  # 补偿：下次执行时间基于上一次目标时间
+                next_run_time += interval
             else:
-                # 若超时（如滤波耗时超过200ms），重置下一次时间（避免累积误差）
                 algo_log("滤波耗时超过200ms，定时偏移", level='debug')
                 next_run_time = time.perf_counter() + interval
 
-            # 2. 执行滤波逻辑
+            # ========== 新增核心判断：无新数据则直接跳过 ==========
+            if not self.ring_buffer.check_and_clear_new_data():
+                # 无新数据，不执行滤波、不发送数据
+                continue
+
+            # 2. 有新数据，才执行原有滤波逻辑
             try:
-                # 获取最新的3秒窗口数据
                 window_data = self.ring_buffer.get_latest_n_points(self.window_size)
-                algo_log(f"获取到{window_data.shape}数据", level='debug')
                 if window_data is None:
                     algo_log(f"缓存数据不足，当前缓存{self.ring_buffer.GetDataLenCount()}点，需{self.window_size}点", level='debug')
                     continue
-
+                
-                # 滤波并提取无边界效应的200ms数据
                 filtered_data = self._filter_window_data(window_data)
                 algo_log(f"滤波后{filtered_data.shape}数据", level='debug')
-
+                
-                # 回调返回结果（外部可处理）
                 if self.filter_result_callback is not None:
-                    self.filter_result_callback(filtered_data[:64, :])  # 只发送前64通道数据
+                    self.filter_result_callback(filtered_data[:64, :])
-
             except Exception as e:
                 algo_log(f"滤波执行异常: {e}", level='error')