2022年2月27日の投稿[2件]
先日書いた謎のオレメモ
np.abs( np_array_dt - ( datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(seconds=0.1) ) ).argmin()
これはDelay機能で重要な処理です。
日時の配列(np_array_dt)の中から、現在日時から一定の時間を差し引いた日時に最も近い日時を項に持つIndexを得ます。
Delayを構成するにあたり、受信値に日時を付けて数世代のデータを保存し、少し前の入力値を使います。出力を遅らすのではなく入力を遅らすのです。
パッチはパッチマップに従って入力スロットの値を出力スロットにコピーしますが、コピー元の入力スロットを探すアドレスに受信世代のインデックスも持たせれば1フェーズでパッチとDelayの処理が完了します。コピー元のアドレスの表現を「何秒前の何番LINEの何番スロット」とするワケです。Titan系からのパクリですが、LINEとはDMXの内部系統のことです。8ユニバースを扱う構想ですから8LINEあります。内部系統に入出力先をパッチするのは言うまでもありません。
意味合いとして正しいのはパッチが済んだデータの出力を指定時間遅らすことだと思いますが、入力を遅らせてもその様に振る舞うならいいかなと。
そもそも反応が鈍い劇場の調光装置と反応が鋭い機器をワンボードで操作しても明かりの変化を一斉にさせたいという要望からのDelayです。カットインをカットインにしたいだけで、照明効果を作るエフェクトではありません。
ですから、厳密に設定時間分遅らせることが目的ではなく、全体が同じタイミングで動いているように「見えれば」いいので、入力の世代を管理する方法で十分だと思うのです。
「少し前の日時のインデックス」を見つけるのが謎式の正体です。
ちなみに、時刻を使わず日時を使う理由は、深夜24時、日付が変わる瞬間に必ずエラーが起こるからです。0時0分0秒付近でほんの一瞬ですが、設定可能な最大Delay時間前のデータが出ます。Delay最大値が1秒なら1秒前のデータが出てしまうのです。一瞬のこととはいえ、こんな潜在エラーがあったらカウントダウンの現場では使えません。
#Python #[Art-Net]
np.abs( np_array_dt - ( datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(seconds=0.1) ) ).argmin()
これはDelay機能で重要な処理です。
日時の配列(np_array_dt)の中から、現在日時から一定の時間を差し引いた日時に最も近い日時を項に持つIndexを得ます。
Delayを構成するにあたり、受信値に日時を付けて数世代のデータを保存し、少し前の入力値を使います。出力を遅らすのではなく入力を遅らすのです。
パッチはパッチマップに従って入力スロットの値を出力スロットにコピーしますが、コピー元の入力スロットを探すアドレスに受信世代のインデックスも持たせれば1フェーズでパッチとDelayの処理が完了します。コピー元のアドレスの表現を「何秒前の何番LINEの何番スロット」とするワケです。Titan系からのパクリですが、LINEとはDMXの内部系統のことです。8ユニバースを扱う構想ですから8LINEあります。内部系統に入出力先をパッチするのは言うまでもありません。
意味合いとして正しいのはパッチが済んだデータの出力を指定時間遅らすことだと思いますが、入力を遅らせてもその様に振る舞うならいいかなと。
そもそも反応が鈍い劇場の調光装置と反応が鋭い機器をワンボードで操作しても明かりの変化を一斉にさせたいという要望からのDelayです。カットインをカットインにしたいだけで、照明効果を作るエフェクトではありません。
ですから、厳密に設定時間分遅らせることが目的ではなく、全体が同じタイミングで動いているように「見えれば」いいので、入力の世代を管理する方法で十分だと思うのです。
「少し前の日時のインデックス」を見つけるのが謎式の正体です。
ちなみに、時刻を使わず日時を使う理由は、深夜24時、日付が変わる瞬間に必ずエラーが起こるからです。0時0分0秒付近でほんの一瞬ですが、設定可能な最大Delay時間前のデータが出ます。Delay最大値が1秒なら1秒前のデータが出てしまうのです。一瞬のこととはいえ、こんな潜在エラーがあったらカウントダウンの現場では使えません。
#Python #[Art-Net]
キーボード、モニタ、ネットワークなど、ハードウェアとのやり取りを先に進めていますが、ボチボチ本丸であるパッチ機能の具体的な作りもまとめ始めています。
パッチ機能はマッピングファイルに従って入力を出力に置き換える作業なのでアルゴリズムに難しいことはありませんが、十分な速度を得られるかが難しい課題です。
DMX512は1スロットあたり44usecです。100万分の44秒ってことですが、8ユニバース扱うなら100万分の5.5秒以内に1スロットを確実に処理しなければなりません。RaspberryPi4BのCPUクロックは1GHz以上であり、それが4スレッドありますから間に合うような気もするのですが、確認しながら工夫していく必要があると思われます。
なんの工夫もなくPythonを動かすとCPUは1スレッドしか使われません。RaspberryPiでは能力の1/4しか使えないってことです。CPUの能力を最大限使おうとするなら、実行ファイルを複数に分けてOSレベルでプロセスを分けるか、Python内でmultiprocessingを定義して複数のCPUスレッドがPythonの処理を請け負うように仕向けないといけません。
multiprocessingの使い方はThreadingと似ているので難しいことは無さそうですが、こういったちょっと深いところをちゃんと書かないとRaspberryPiでパッチマシンは厳しい感じです。
#Python #[Art-Net]
パッチ機能はマッピングファイルに従って入力を出力に置き換える作業なのでアルゴリズムに難しいことはありませんが、十分な速度を得られるかが難しい課題です。
DMX512は1スロットあたり44usecです。100万分の44秒ってことですが、8ユニバース扱うなら100万分の5.5秒以内に1スロットを確実に処理しなければなりません。RaspberryPi4BのCPUクロックは1GHz以上であり、それが4スレッドありますから間に合うような気もするのですが、確認しながら工夫していく必要があると思われます。
なんの工夫もなくPythonを動かすとCPUは1スレッドしか使われません。RaspberryPiでは能力の1/4しか使えないってことです。CPUの能力を最大限使おうとするなら、実行ファイルを複数に分けてOSレベルでプロセスを分けるか、Python内でmultiprocessingを定義して複数のCPUスレッドがPythonの処理を請け負うように仕向けないといけません。
multiprocessingの使い方はThreadingと似ているので難しいことは無さそうですが、こういったちょっと深いところをちゃんと書かないとRaspberryPiでパッチマシンは厳しい感じです。
#Python #[Art-Net]