rblt main screen
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Le package rblt R-bio-logging-toolbox est une application R-shiny de visualisation des données accéléros des bio-loggers AXYTREK, CATS, et des bio-loggers LUL et WACU, fabriqués par le service MIBE de l’IPHC
Il est possible d’associé à ces données la vision des comportements des animaux enregistrés depuis le logiciel BORIS http://www.boris.unito.it/
rblt main screen
2 versions sont disponibles
Version stable en cours de soumission a CRAN
install.packages(rblt)Version de développement accessible depuis github.
install.packages("devtools")
devtools::install_github("sg4r/rblt")Visualisation des métriques depuis un Bio-loggers CATS, AXYTREK, LUL et WACU. Les données sont simulées pour avoir un aperçus des fonctions de visualisations.
library(rblt)
rblt::demo_gui()Créer un objet de la classe LoggerList qui va contenir la listes des fichiers de données a visualiser. Puis créer une vue avec l’objet de la classe LoggerUI qui affichera les différentes données.
library(rblt)
cdemo10k="~/rtoolbox/democats-10k.h5"
l=LoggerList$new()
l$add(LoggerCats$new("~/rtoolbox/CC-07-48_14-02-2017_1.h5",filebehavior="~/rtoolbox/CC-07-48_14-02-2018.txt"))
l$add(LoggerCats$new("~/rtoolbox/CC-07-48_15-02-2017_1.h5"))
l$add(LoggerCats$new(cdemo10k))
lui=LoggerUI$new(l)
lui$gui()Différents exemples d’utilisation avancée
Il est possible de définir la zone d’affichage en initialisant les variables ‘uizoomstart’ et ‘uizoomend’ avec les valeurs ntrick
ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerCats$new(cdemo10k, uizoomstart=1, uizoomend=500))
lui=LoggerUI$new(ll)
lui$gui()Pour augmenter la saturation des couleurs des comportements, utiliser la variable ‘besaturation’. la valeur doit entre comprise en 0.1 et 1.0. elle est de 0.2 par défaut.
library(rblt)
cdemo10k="~/rtoolbox/democats-10k.h5"
cdemo10kbe="~/rtoolbox/democats-10kbe.csv"
ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerCats$new(cdemo10k,filebehavior=cdemo10kbe, besaturation=1.0, uizoomstart=1, uizoomend=25))
lui=LoggerUI$new(ll)
lui$gui()chaque type de Logger a des métriques par défaut. il est possible d’afficher la liste de métriques avec le commande metriclst draw
lg=LoggerCats$new(cdemo10k)
lg$metriclst$draw()Par défaut tous les métriques du type de Bio-loggers sont affichés. Il est possible de limiter les métriques afficher en définissant le vecteur ‘metricshow’ lors de l’initialisation d’un bio-logger Utiliser T pour afficher le métrique, et F pour le cacher
ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerCats$new("~/rtoolbox/democats2h5.h5",metricshow=c(T,F,T,F,F,F)))
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()Il est possible de redéfinir l’ordre affichage des métriques, sous réserve d’avoir bien indiqué les bons paramètres. Pour cela il est nécessaire de redéfinir la liste de métriques a afficher et leur ordre. Lorsque le boolean ‘beobs’ est définit a ‘TRUE’ les comportements sont affichés pour ce métrique.
lg=LoggerCats$new(cdemo10k,filebehavior=cdemo10kbe)
lg$metriclst$draw()
lm=MetricList$new()
lm$add(Metric("Gyroscope",4,3,beobs=TRUE))
lm$add(Metric("Magnetometer",7,3))
lm$add(Metric("Accelerometer",1,3,beobs=TRUE))
lg$metriclst=lm
ll=LoggerList$new()
ll$add(lg)
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()Utiliser getdata() pour avoir une copie de la matrice des données
lg=LoggerCats$new(cdemo10k)
lm=lg$getdata()
head(lm)récupérer les données, puis réaliser divers calcul sur la matrice. Il est possible de visualiser les nouveaux métriques en rajoutant les résultat via la fonction ‘Pour rajouter le résultat via ’setextmatrix’, puis en ajoutant les informations concernant les métriques via la fonction ‘metriclst$add’ Exemple pour calculer la moyenne mobile avec un LoggerCats
library(caTools)
lg=LoggerCats$new(cdemo10k)
lm=lg$getdata()
lt=lm[,"l"]
ltrm5=runmean(lt, 5)
ltrm10=runmean(lt, 10)
ltrm20=runmean(lt, 20)
extm=cbind(lt,ltrm5,ltrm10,ltrm20)
lg$setextmatrix(extm)
lg$metriclst$add(Metric(name="RunMeanLight",colid=1,colnb=4,srcin=FALSE))
#creation de la liste des logger a afficher
ll=LoggerList$new()
ll$add(lg)
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()A partir de la version 0.4, il est possible d’enregistrer une sélection des métriques dans un fichier de donné. Les métriques calculés peuvent également être inclus dans la sélection.
#utiliser l'exemple précédant pour calculer la moyenne mobile
metricshow=c(F,F,F,T,F,F,T)
lg$metriclst$slctset(metricshow)
ldata="~/rtoolbox/ldata.h5"
lg$saveasloggerdata(ldata)Pour relire les donner enregistrer depuis la fonction ‘saveasloggerdata’ il est nécessaire d’utiliser le Logger type ‘LoggerData’. Le ‘LoggerData’ est une structure permettant de stocker plusieurs métriques dans un même fichier de donné.
ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerData$new(ldata))
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()Le package ‘rblt’ permet de générer les fichiers données depuis les fichiers brute. Dans la mesure où les différents bio-logger n’utilisent pas le même format de données, il est nécessaire de convertir les données au format utilisé par la librairie ‘rblt’.
Convertissez les résultats de vos données au format csv avec la fonction rblt::cats2h5
filecatscsv="~/rtoolbox/20180216-004210-CC-07-48_15-02-2017_1.csv"
filecatsh5="~/rtoolbox/CC-07-48_15-02-2017_1.h5"
rblt::cats2h5(filecatscsv,50,filecatsh5)
[1] "in: ~/rtoolbox/20180216-004210-CC-07-48_15-02-2017_1.csv"
[1] "out: ~/rtoolbox/CC-07-48_15-02-2017_1.h5"
[1] "nbrow: 17099"
filecatscsv="~/rtoolbox/20180214-222647-CC-07-48_14-02-2017_1.csv"
filecatsh5="~/rtoolbox/CC-07-48_14-02-2017_1.h5"
rblt::cats2h5(filecatscsv,50,filecatsh5)
[1] "in: ~/rtoolbox/20180214-222647-CC-07-48_14-02-2017_1.csv"
[1] "out: ~/rtoolbox/CC-07-48_14-02-2017_1.h5"
[1] "nbrow: 5868"ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerCats$new(fileacatsh5))
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()Convertissez les résultats de vos données du format csv avec la fonction rblt::axytrek2h5
atreks1="~/rtoolbox/axytrec-s1.h5"
rblt::axytrek2h5("~/rtoolbox/AXYTREK2_S1.csv",25,atreks1)
[1] "in: ~/rtoolbox/AXYTREK2_S1.csv"
[1] "out: ~/rtoolbox/axytrec-s1.h5"
[1] "nbrow: 670051"
atreks2="~/rtoolbox/axytrec-s2.h5"
rblt::axytrek2h5("~/rtoolbox/AXYTREK5_S1.csv",25,atreks2)
[1] "in: ~/rtoolbox/AXYTREK5_S1.csv"
[1] "out: ~/rtoolbox/axytrec-s2.h5"
[1] "nbrow: 2234282"ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerAxytrek$new(fileaxyh5))
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()Convertissez les résultats de vos données du format csv avec la fonction rblt::lul2h5. Attention, le formation csv change en fonction des versions. il est nécessaire de renseigner le caractère de séparation utilisé.
filelulcsv="~/rtoolbox/lul34.txt"
filelulh5="~/rtoolbox/lul34.h5"
rblt::lul2h5(filelulcsv,filelulh5,sep=";")ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerLul$new(filelulh5))
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()Ces bio-loggers fournissent leurs données dans 2 fichiers TXT séparés. Les données TPL et les données ACC. Pour une visualisation détaillé des données accélérométriques, il est nécessaire d’utiliser l’utilitaire wacu2csv pour combiner les fichiers TPL et ACC dans un fichier temporaire, a partir duquel il serra possible d’importer les données combinées. Pour les fichiers de données de plusieurs mois, il est possible de faire une prévisualisation des données avec une résolution maximale d’une seconde. Cela permet d’avoir rapidement une vue d’ensemble des données, ainsi que de localiser les zones d’activités. Pour cela utiliser l’option “-p” de l’utilitaire wacu2csv pour combiner les fichiers TPL et ACC avec une résolution d’un seconde. Il peut être envisagé de rajouter une option pour exporter ces zones d’activités.
# combiner les données TPL et ACC
wacu2csv -d ~/rtoolbox/wacu161.txt -a ~/rtoolbox/wacu161_ACC.txt -o /rtoolbox/w161.csv
#lors du traitement des données, l'utilitaire affichera les informations rtc_period,rtc_ticks et start_at qu'il faudra reporter dans le fonction wacu2h5 sous R
rtc_period:1
rtc_ticks:50
start_at:29/03/2016 00:00:01
# import des données depuis R
filewacucsv="~/rtoolbox/w161.csv"
filewacuh5="~/rtoolbox/wacu161.h5"
datestartstring="29/03/2016 00:00:01"
rblt::wacu2h5(filewacucsv,filewacuh5,rtctick=1, accres=50, datestartstring)
[1] "in: ~/rtoolbox/w161.csv"
[1] "out: ~/rtoolbox/wacu161.h5"
|--------------------------------------------------|
|==================================================|
[1] "29/03/2016 00:00:01"
[1] "nbrow: 64802850"ll=LoggerList$new()
ll$add(LoggerWacu$new(filewacuh5))
#affichage des informations
ui=LoggerUI$new(ll)
ui$gui()# combiner les données TPL et ACC
wacu2csv -p -d ~/rtoolbox/wacu161.txt -a ~/rtoolbox/wacu161_ACC.txt -o /rtoolbox/w161.csv
rtc_period:1
rtc_ticks:1
start_at:29/03/2016 00:00:01
#import des données depuis R
filewacucsv="~/rtoolbox/w161.csv"
filewacuh5="~/rtoolbox/wacu161.h5"
datestartstring="29/03/2016 00:00:01"
rblt::wacu2h5(filewacucsv,filewacuh5,rtctick=1, accres=1, datestartstring)
[1] "in: ~/rtoolbox/w161.csv"
[1] "out: ~/rtoolbox/wacu161.h5"
|--------------------------------------------------|
|==================================================|
[1] "29/03/2016 00:00:01"
[1] "nbrow: 1296057"
#visualisation: utiliser la même méthode que précédemment.Lors de la conversion des données des fichiers CATS ou AXYTREK il est nécessaire d’indiquer pour le moment dans la variable ‘accres’ la fréquence d’échantillonnage utilisée lors de l’acquisition. voir les fonction rblt::axytrek2h5 ou rblt::cats2h5
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