MGP Decoder

Le MGP Decoder interprète les signaux bruts de phase magnetique en valeurs de phase décodées avec des métadonnées associées. Il accepte des jeux de données MGP courants sous forme CSV ou JSON avec des horodatages et produit des résultats traçables adaptés aux rapports d’ingénierie et aux figures de qualité publication. L’outil cible les ingénieurs de données, les techniciens de laboratoire et les chercheurs nécessitant un flux de travail de décodage reproductible et auditable. En appliquant des profils de calibration et des règles de mapping standard, il convertit les signaux de capteur bruts en mesures de phase significatives tout en préservant l’intégrité et l’origine des horodatages. Exemple: un jeu de données avec les champs timestamp, raw_signal et sensor_id fournit decoded_phase en degrés, un coefficient de confiance et un indicateur de qualité. Le décodage suit deux étapes: préparation des données et mapping signal-vers-pha se. D’abord, le parseur de données vérifie les champs requis, normalise les horodatages et gère les valeurs manquantes. Ensuite, un profil de calibration applique un mapping (linéaire ou par morceaux) pour produire decoded_phase, tout en calculant une métrique de confiance à partir des résidus et de la complétude des données. Plusieurs profils peuvent être utilisés pour comparer des jeux de données ou refléter différents réglages d’équipement. L’exécution produit decoded_phase, confiance, flags et des données de traçabilité optionnelles telles que profile_id et calibration_source. Cette conception soutient les flux QA et la reproductibilité. La valeur centrale réside dans l’automatisation, la cohérence et l’exportabilité. Les utilisateurs obtiennent des résultats reproductibles, moins d’efforts manuels de décodage et des artefacts prêts à être partagés pour audits, rapports R&D ou documentation de conformité. Les cas d’utilisation incluent la validation de calibration de capteurs, l’analyse par lots de flux MGP, les comparaisons inter-ensembles et l’exportation vers CSV/JSON pour l’analytique en aval. Les propositions de valeur distinctives incluent des règles de validation intégrées contre des courbes standard, le support multi-profiles et la traçabilité explicite des données dans les sorties.