Filtro Savitzky-Golay para Espectros LPG (v12.0)

Aplicação em Python (Tkinter + Matplotlib) para carregar, filtrar (Savitzky-Golay) e analisar dados de espectros de fibra óptica (LPGs).

Esta ferramenta permite a análise em lote, detecção de vales de ressonância e exportação de dados e gráficos para relatórios.

Desenvolvido em: Python 3 | Tkinter | Matplotlib | SciPy | Pandas

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Recursos Principais

• Carregamento em Lote: Carregue múltiplos arquivos .txt de uma vez.
• Deteção Automática de Delimitador: Suporta arquivos separados por espaço, vírgula (,) ou ponto-e-vírgula (;).
• Filtro Savitzky-Golay: Aplica um filtro S-G com parâmetros de janela e ordem polinomial customizáveis.
• Layout Otimizado (v11): Interface de duas colunas que maximiza o espaço de visualização do gráfico.
• Painel de Controle com Scroll (v12): Garante que todos os controles estejam acessíveis, mesmo em telas menores.
• Visualização Interativa: Gráfico com zoom e pan (arraste) fornecidos pela barra de ferramentas do Matplotlib.
• Detecção de Vale com Faixa de Busca: Identifica automaticamente o ponto de menor intensidade (vale) dentro de uma faixa de comprimento de onda definida pelo usuário.
• Log de Resultados: Permite salvar um registro contínuo dos vales detectados (data/hora, comprimento de onda, amostra) em arquivos .xlsx (Excel) ou .csv.
• Exportação Múltipla:
  • Salva o espectro completo (dados originais + filtrados) em .xlsx ou .csv.
  • Salva a imagem do gráfico completo (original + filtro).
  • Salva uma imagem "limpa" apenas com o filtro, respeitando o zoom e com opções para ocultar anotações.
• Customização de Cores: Permite alterar as cores do gráfico original e filtrado.

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Requisitos

• Python 3.x
• tkinter (geralmente incluído no Python)
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• SciPy

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Instalação

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/seu-repositorio.git
   cd seu-repositorio

2. (Recomendado) Crie e ative um ambiente virtual:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # No Windows: venv\Scripts\activate

3. Instale as bibliotecas necessárias usando pip:

   pip install numpy pandas matplotlib scipy

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Como Usar (Fluxo de Trabalho)

1. Execute o script:

   python filtro_lpg_app_v12.py

   (ou o nome que você deu ao arquivo)

2. Clique em "Carregar Arquivo(s) (.txt)" no painel esquerdo.

3. O primeiro arquivo da lista será carregado automaticamente. Clique em qualquer nome na lista "Arquivos de Espectro" para analisar outro.

4. Ajuste os parâmetros do filtro (Janela e Ordem Polinômio).

5. Importante: Defina a "Faixa de Busca" (ex: 1500 a 1600) para dizer ao programa onde ele deve procurar o vale, ignorando o ruído em outras regiões.

6. Clique em "Aplicar Filtro e Buscar Vale".

7. O gráfico (à direita) será atualizado com a linha do filtro e uma seta apontando para o vale detectado.

8. Use as ferramentas de Zoom (Lupa) e Pan (Setas Cruzadas) na barra inferior do gráfico para inspecionar o vale.

9. Para registrar este resultado, digite um "Nome da Amostra" no painel esquerdo.

10. Se for a primeira vez, clique em "Definir Arquivo de Log" para criar seu arquivo resultados.xlsx (ou .csv).

11. Clique em "Registrar Vale no Log".

12. Use os botões de "Salvar..." (role o painel esquerdo para baixo, se necessário) para exportar os dados ou imagens.

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Guia da Interface (v11/v12)

A interface é dividida em duas colunas principais para melhor visualização:

Painel Esquerdo (Controles com Scroll)

Este painel contém todos os controles da aplicação e possui uma barra de rolagem (scrollbar) caso o conteúdo não caiba na altura da tela.

1. Customização do Gráfico (v10)

• Cor Original: Abre um seletor de cores para os dados brutos (pontos).
• Cor Filtrada: Abre um seletor de cores para a linha do filtro e suas anotações.

2. Controles de Filtro e Busca (v7)

• Janela (ímpar): O número de pontos usados pelo filtro S-G.
• Ordem Polinômio: A ordem do polinômio usado no filtro.
• Normalizar: Move o pico do espectro para 0 dB antes de filtrar.
• Buscar Vale de (nm) / Até (nm): Define o intervalo onde o programa procurará o ponto mínimo.
• Aplicar Filtro e Buscar Vale: O botão principal que processa os dados.

3. Log de Vales (Resultados) (v6)

• Nome da Amostra: Campo de texto para identificar seu experimento.
• Definir Arquivo de Log: Abre um janela para criar ou escolher o arquivo .xlsx ou .csv de resultados.
• Registrar Vale no Log: Botão que adiciona a linha de resultado ao arquivo de log.
• Arquivo de Log: (Rótulo) Mostra o caminho do arquivo de log ativo.

4. Arquivos de Espectro (v3)

• Vale do Espectro: (Rótulo) Exibe o resultado numérico do vale encontrado (ex: -25.31 dB @ 1550.45 nm).
• Lista de Arquivos: Exibe todos os .txt carregados. Clique em um nome para torná-lo o espectro ativo.

5. Opções de Salvamento (v4, v8, v9)

• Salvar Espectro Completo (.xlsx/.csv): Salva todos os dados do espectro ativo (Colunas: Onda, Original, Filtrado).
• Salvar Imagem (Completa): Abre o diálogo de salvamento padrão do Matplotlib para salvar o gráfico como está.
• Imagem Apenas do Filtro (Sub-painel):
  • Salvar Imagem (Só Filtro): Salva um .png (ou outro formato) contendo apenas a curva filtrada. Respeita o zoom/pan aplicado.
  • Incluir Anotação (Seta): Permite remover a seta do vale da imagem salva.
  • Incluir Faixa (Linhas): Permite remover as linhas azuis da faixa de busca da imagem salva.

Painel Direito (Gráfico)

1. Gráfico (v11)

• A visualização principal dos dados. Este painel se expande para usar todo o espaço disponível, corrigindo o problema do gráfico "achatado".

2. Barra de Ferramentas (v4)

• Barra de Ferramentas (inferior): Contém os controles do Matplotlib para:
  • Zoom (Lupa): Clique para ativar, depois clique e arraste no gráfico.
  • Pan (Setas Cruzadas): Clique para ativar, depois clique e arraste para mover o gráfico.
  • Home (Casa): Reseta o zoom para a visualização inicial.
  • (Disquete): Botão padrão para salvar a imagem (idêntico ao "Salvar Imagem (Completa)").