前回の記事では、「STWIN.box」（STEVAL-STWINBX1）とセンサ･データ収集用ファームウェア「FP-SNS-DATALOG2」を使って、GUIツール（hsddatalog_gui.py）による操作を試してみました。
前回記事: IoT向け小型センサ･ノード開発キット「STWIN.box 」を使ってセンサ･データ収集① セットアップ & GUI操作
このツールは、リアルタイムでのプロット表示 & データ保存をGUI画面で操作できます。次に、収集したログデータを別の環境で活用するために、その用途に応じて変換する（例: *.DAT → *.csv）必要が出てきます。現時点では、このGUIツールはデータ変換に対応していませんが、変換用途のpythonスクリプトがいくつか用意されています。今回はこちらのコマンド操作をいくつか試してみます。
| Script | 内容 | Note |
|---|---|---|
| hsdatalog_plot.py | データプロット表示 | 本記事で紹介 |
| hsdatalog_cli.py | コマンド操作でのデータロギング | 本記事で紹介 |
| hsdatalog_data_export.py | .datデータをCSVデータに変換 | 本記事で紹介 |
| hsdatalog_dataframes.py | pandas用データフレーム表示 | 本記事で紹介 |
| hsdatalog_to_nanoedge.py | NanoEdge AIツールへインポート用 | |
| hsdatalog_to_unico.py | Unico-GUIツールへインポート用 | |
| hsdatalog_to_wav.py | マイクデータをwavファイルへ変換 | |
| hsdatalog_gui.py | GUI起動。リアルタイムプロット、データロギングをGUIで操作可能。 |
参考資料: ユーザマニュアルUM3106
1. 準備
使用環境は、前回と同じです。環境のセットアップができていない場合、前回記事の“1.ハードウェアの準備”および“2.ソフトウェアの準備”の章を参考にセットアップしてください。準備完了後、コマンドウインドウを起動します。
本記事では前回と同様にAnacondaプロンプトを使います。Utilitiesフォルダ下の以下場所まで移動。
(base) D:\...\Utilities\HSDPython_SDK\examples>
ここに（\examples）、前回のGUIツール（Hsdatalog_gui.py）で保存したデータフォルダが既にある状態で進めていきます。
2. hsdatalog_plot.py データプロット表示
“hsdatalog_plot.py”は、グラフ表示用のscriptです。
FP-SNS-DATALOG1の時と違って、センサ名指定時はDATファイル名そのものを入力します。
（DATALOG1の時はセンサ名のみを入力する形式で、ファイル名末尾の“_acc”といったサフィックスを省略する必要がありました）
ヘルプメニュー（“-h”）に、DATALOG1とDATALOG2それぞれにコマンド入力例があるのでそれを参照してください。
コマンド: python hsdatalog_plot.py データフォルダ名 [OPTIONS]
実行例: iis2dlpcセンサの加速度データをプロット
(base) D:\...\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_plot.py 20230629_18_12_11 -s iis2dlpc_acc
hsdatalog_plotのhelp
(base) D:\_MySTM32Cube3\STM32CubeFP_DATALOG2_V2.1.1\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_plot.py -h
Usage: hsdatalog_plot.py [OPTIONS] ACQ_FOLDER
Options:
-s, --sensor_name TEXT Component name (Sensor or Algorithm) - use
"all" to extract all active Component data,
otherwise select a specific Component by
name
-st, --start_time INTEGER Start Time - Data plot will start from this
time (seconds)
-et, --end_time INTEGER End Time - Data plot will end up in this
time (seconds)
-r, --raw_data Uses Raw data (not multiplied by
sensitivity)
-l, --labeled Plot data including information about
annotations taken during acquisition (if
any)
-p, --subplots Multiple subplot for multi-dimensional
sensors
-fp, --fft_plots Display frequency plots for inertial sensors
and microphones
-cdm, --custom_device_model <INTEGER INTEGER TEXT>...
Upload a custom Device Template Model (DTDL)
-v, --version hsdatalog_plot tool version number
-d, --debug [DEBUG] Check for corrupted data and
timestamps
-h, --help Show this message and exit.
--help Show this message and exit.
-> Script execution examples:
-> HSDatalog1:
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00001
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00001 -s all
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00002 -s IIS3DWB -st 1 -et 10
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00002 -s all -l
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00002 -l -p -r
-> HSDatalog2:
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_18_08
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_18_08 -s all
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_18_08 -s iis3dwb_acc -st 1 -et 10
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_18_08 -s all -l
python hsdatalog_plot.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_18_08 -l -p -r
出力結果:
3. hsdatalog_cli.py コマンドラインからロギング実行
「STWIN」の記事で紹介したcli_example.exe（実行用バッチファイルは、“USB_DataLog_Run.bat”）と機能的にほぼ同じですが、こちらはPythonで書かれています。
コマンド: python hsdatalog_cli.py [OPTIONS]
実行例:
(base) D:\...\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_cli.py
cliは“コマンドライン･インタフェース”の略だと想定されますが、起動後はなぜかマウス操作で行います。コマンドウインドウ内の以下文字部分をクリックして操作します。
- Start: ログスタート（自動スタート）
- Stop: 停止
- Quit: 終了
hsdatalog_cli.pyのhelp
(base) D:\_MySTM32Cube3\STM32CubeFP_DATALOG2_V1.1.0\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_cli.py -h
Usage: hsdatalog_cli.py [OPTIONS]
Options:
-o, --output_folder TEXT Output folder (this will be created if it
doesn't exist)
-s, --sub_datetime_folder BOOLEAN
Put automatic datetime sub-folder in Output
folder [HighSpeedDatalogv2 Only] (this will
be created if it doesn't exist)
-an, --acq_name TEXT Acquisition name
-ad, --acq_desc TEXT Acquisition description
-f, --file_config TEXT Device configuration file (JSON)
-u, --ucf_file TEXT UCF Configuration file for MLC or ISPU
-iof, --ispu_out_fmt TEXT ISPU output format descrition json. If
passed, this json will be saved in
acquisition folder
-t, --time_sec INTEGER Duration of the current acquisition
[seconds]
-i, --interactive_mode Interactive mode. It allows to select a
connected device, get info and start the
acquisition process
-v, --version HSDatalogToUnico Converter tool version
number
-h, --help Show this message and exit.
-> Script execution examples:
python hsdatalog_cli.py
python hsdatalog_cli.py -o .\your_out_folder
python hsdatalog_cli.py -t 10
python hsdatalog_cli.py -i
python hsdatalog_cli.py -t 20 -an your_acq_name -ad your_acq_descr
python hsdatalog_cli.py -f ..\STWIN_config_examples\DeviceConfig.json -u ..\STWIN_config_examples\UCF_examples\ism330dhcx_six_d_position.ucf
使ってみたものの、あまり利用用途が見えず、こちらを使うのであればGUIツールであるhsdatalog_gui.pyの方がベターと感じました。また、自動で定期的にログ取得する場合など、PC経由でバッチファイルから実行するケースでは、cli_example.exeの使用をおすすめします。
cli_example.exe 使用例:
→バッチファイルで定期的に自動実行し、PC内へのログデータ保存を想定
cli_example.exe -f .\sample\device_config.json -t 20 -y
上記コマンドの設定例
・センサ設定用コンフィグファイルを指定 （-f device_config.json）
・センシング時間 = 20秒（-t 20）
・ユーザからのキー確認を省略（-y）
4. hsdatalog_data_export.py データ変換
.DATファイルを、CSV / TSVファイルに変換できます。
コマンド: python hsdatalog_data_export.py データフォルダ名 [OPTIONS]
実行例: [20240228_17_45_55]フォルダ内のセンサ･データファイル（.DAT）すべてを変換。
(base) D:\...\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_data_export.py 20240228_17_45_55 -s all
"-s"スイッチの後にセンサ名を指定することで、個別変換も可能。新規に[20240228_17_45_55_Exported]フォルダが作成され、その中に変換後（フォーマット指定省略時のデフォルトは“.csv”）のファイルが保存されます。
hsdatalog_data_export.pyのhelp
(base) D:\_MySTM32Cube3\STM32CubeFP_DATALOG2_V1.1.0\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_data_export.py -h
Usage: hsdatalog_data_export.py [OPTIONS] ACQ_FOLDER
Options:
-o, --output_folder TEXT Output folder (this will be created if it
doesn't exist)
-f, --file_format [CSV|TSV] Exported file format
-s, --sensor_name TEXT Sensor Name - use "all" to extract all active
sensors data, otherwise select a specific
sensor by name
-st, --start_time INTEGER Start Time - Data conversion will start from
this time (seconds)
-et, --end_time INTEGER End Time - Data conversion will end up in this
time (seconds)
-r, --raw_data Uses Raw data (not multiplied by sensitivity)
-l, --labeled Includes annotations taken during acquisition
(if any) in the exported data
-d, --debug [DEBUG] Check for corrupted data and timestamps
-h, --help Show this message and exit.
-> Script execution examples:
-> HSDatalog1:
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00001
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00001 -s all
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00001 -s ISM330DHCX -f TSV -r
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00001 -o ..\..\STWIN_acquisition_examples\EXPORTED_DATA_FOLDER
-> HSDatalog2:
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -s all
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -s ism330dhcx_gyro
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -s ism330dhcx_gyro -r
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -f TSV -s ism330dhcx_gyro
python hsdatalog_data_export.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -f CSV -s ism330dhcx_gyro -l -o .\expDataByTags
5. hsdatalog_dataframes.py データフレーム表示
5-1. スクリプト実行
データフレーム（Pandasで使われるデータ構造）として取り込んだ時の、「何行 x 何列」といった情報が表示されます。試した感じでは用途がよくわかりませんでした（表示のみ？）。
コマンド: python hsdatalog_dataframes.py データフォルダ名 [OPTIONS]
実行例: [20240228_17_45_55]フォルダ内のセンサファイル（.DAT）すべてをデータフレーム表示。
(base) D:\...\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_dataframes.py 20240228_17_45_55 -s all
hsdatalog_dataframes.pyのhelp
(base) D:\_MySTM32Cube3\STM32CubeFP_DATALOG2_V1.1.0\Utilities\HSDPython_SDK\examples>python hsdatalog_dataframes.py -h
Usage: hsdatalog_dataframes.py [OPTIONS] ACQ_FOLDER
Options:
-s, --sensor_name TEXT Sensor Name - use "all" to obtain all active
sensors dataframes, otherwise select a specific
sensor by name
-st, --start_time INTEGER Start Time - Data conversion will start from this
time (seconds)
-et, --end_time INTEGER End Time - Data conversion will end up in this
time (seconds)
-r, --raw_data Uses Raw data (not multiplied by sensitivity)
-l, --labeled Includes annotations taken during acquisition (if
any) in the extracted dataframe
-d, --debug [DEBUG] Check for corrupted data and timestamps
-h, --help Show this message and exit.
-> Script execution examples:
-> HSDatalog1:
python hsdatalog_dataframes.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00002
python hsdatalog_dataframes.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00002 -s all
python hsdatalog_dataframes.py ..\..\STWIN_acquisition_examples\STWIN_00002 -s IIS3DWB -l -r
-> HSDatalog2:
python hsdatalog_dataframes.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39
python hsdatalog_dataframes.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -s all
python hsdatalog_dataframes.py ..\..\STWIN.box_acquisition_examples\20221017_13_04_39 -s iis3dwb_acc -l -r
実行結果（一部）:
今回確認した限りでは、-sスイッチの後にセンサ名を指定した場合、何も出力されませんでした。all指定した場合のみ受け付けるようです。スクリプトの不備かもしれません。
補足: （Pandas）データフレームへの変換
方法1: read_csvで読み込む
いったんhsdatalog_dataframes.pyから離れて、データフレームとして実際に活用するための他の手順を試してみます。作業ツールとしてJupyter Notebookを使います。
最初に、hsdatalog_data_export.pyで一度csvに変換しておきます。続いて、できたファイルをPandasのread_csvで読み込むのが一番簡単です。
方法2: サンプルスクリプトを利用する
念のため、.DATファイルを直接データフレームに変換できるかどうか調べてみましたが、以下使えそうなサンプルが同じフォルダ内に入っていました。
nb_hsdatalog_converters.ipynb （Jupyter Notebookファイル）
多少煩雑ですが、こちらでもデータフレームへの変換は可能です。
上のサンプルを参考にして、取り込んでみます。
取り込まれたデータ"dataframe"は、リスト構造だったので（紛らわしいですが、“dataframe”という名前のリスト構造体変数です）、続いてデータフレームに変換します。
私の方では背景が理解できませんでしたが、この"dataframe"リストは2重構造になっているようです。第1要素[0]の中に、リスト全体（ここでは270000行のリスト）が格納されている形になっていました。
したがって、データフレームとして取り込む場合は次のようにします。
df=pd.DataFrame(dataframe[0][:])
残りのコマンドについては、次回記事でトライします。