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5
LinearRegressionTool/pom.xml
View File

@ -64,6 +64,11 @@
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.sonarsource.scanner.maven</groupId>
<artifactId>sonar-maven-plugin</artifactId>
<version>3.4.0.905</version>
</plugin>
</plugins>
</build>

24
LinearRegressionTool/src/main/java/App.java
View File

@ -1,7 +1,6 @@
import model.Line;
import model.Point;
import model.LineModel;
import model.Point;
import presenter.Presenter;
import presenter.algorithms.advanced.LeastMedianOfSquaresEstimator;
import presenter.algorithms.advanced.RepeatedMedianEstimator;
@ -9,8 +8,8 @@ import presenter.algorithms.advanced.TheilSenEstimator;
import presenter.algorithms.naiv.NaivLeastMedianOfSquaresEstimator;
import presenter.algorithms.naiv.NaivRepeatedMedianEstimator;
import presenter.algorithms.naiv.NaivTheilSenEstimator;
import presenter.util.IntersectionComputer;
import presenter.generator.DatasetGenerator;
import presenter.util.IntersectionComputer;
import view.MainFrame;
import javax.swing.*;
@ -27,8 +26,17 @@ import java.util.LinkedList;
*/
public class App {
/**
* Laden der native Library für OpenCV
*/
static {
nu.pattern.OpenCV.loadShared();
System.loadLibrary(org.opencv.core.Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
}
/**
* Schriftart wird neu gesetzt
*
* @param f Schriftart
*/
private static void setUIFont(javax.swing.plaf.FontUIResource f) {
@ -44,6 +52,7 @@ public class App {
/**
* Das LookAndFeel wird neu gesetzt.
*
* @param view View Klasse
*/
private static void setLookAndFeel(JFrame view) {
@ -101,16 +110,9 @@ public class App {
}
}
/**
* Laden der native Library für OpenCV
*/
static {
nu.pattern.OpenCV.loadShared();
System.loadLibrary(org.opencv.core.Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
}
/**
* Maim Methode
*
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {

2
LinearRegressionTool/src/main/java/model/Interval.java
View File

@ -15,6 +15,7 @@ public class Interval {
/**
* Konstruktor
*
* @param lower untere Schranke
* @param upper obere Schranke
*/
@ -68,6 +69,7 @@ public class Interval {
/**
* Berechnet die Distanz zwischen der oberen und unteren Schranke
*
* @return Distanz
*/
public Double getDistance() {

11
LinearRegressionTool/src/main/java/model/Line.java
View File

@ -25,6 +25,7 @@ public class Line {
/**
* Konstruktor
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
* @param id id
@ -42,6 +43,7 @@ public class Line {
/**
* Konstruktor
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
*/
@ -57,6 +59,7 @@ public class Line {
/**
* Konstruktor
*
* @param x1 x-Koordiante des Startpunkts
* @param x2 x-Koordinate des Endpunkts
* @param y1 y-Koordinate des Startpunkts
@ -145,6 +148,7 @@ public class Line {
/**
* Setzt die Koordianten des Segments. Aus dem Segment wird eine Gerade berechnet.
*
* @param x1 x-Koordiante des Startpunkts
* @param y1 y-Koordiante des Endpunkts
* @param x2 x-Koordinate des Startpunkts
@ -161,15 +165,12 @@ public class Line {
/**
* Vergleich einzelner Geradern
*
* @param other zu vergleichende Gerade
* @return <code>true</code> falls die Geraden Gleich sind
*/
public boolean equals(Line other) {
if (other.getM() == this.getM() && other.getB() == this.getB()) {
return true;
} else {
return false;
}
return other.getM() == this.getM() && other.getB() == this.getB();
}

2
LinearRegressionTool/src/main/java/model/LineModel.java
View File

@ -35,6 +35,7 @@ public class LineModel {
/**
* Fügt einen Schnittpunkt zum Modell hinzu
*
* @param node Schnittpunkt
*/
public void addNode(Point node) {
@ -43,6 +44,7 @@ public class LineModel {
/**
* Fügt eine Gerade zu dem Modell hinzu
*
* @param line Gerade
*/
public void addLine(Line line) {

1
LinearRegressionTool/src/main/java/model/Pair.java
View File

@ -14,6 +14,7 @@ public class Pair {
/**
* Konstruktor
*
* @param p1 erstes Element des Tupels
* @param p2 zweites Element des Tupels
*/

9
LinearRegressionTool/src/main/java/model/Point.java
View File

@ -15,6 +15,7 @@ public class Point implements Comparable<Point> {
/**
* Konstruktor
*
* @param x x-Koordiante
* @param y y-Koordiante
*/
@ -25,6 +26,7 @@ public class Point implements Comparable<Point> {
/**
* Konstruktor
*
* @param x x-Koordiante
* @param y y-Koordiante
* @param id id des Punkts
@ -80,15 +82,12 @@ public class Point implements Comparable<Point> {
/**
* Vergleich zweier Punkte
*
* @param other zu vergleichernder Punkt
* @return <code>true</code> falls die Punkte gleich sind
*/
public boolean equals(Point other) {
if (other.getX() == this.getX() && other.getY() == this.getY()) {
return true;
} else {
return false;
}
return other.getX() == this.getX() && other.getY() == this.getY();
}
/**

5
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/AbstractPresenter.java
View File

@ -1,8 +1,8 @@
package presenter;
import model.LineModel;
import presenter.util.IntersectionComputer;
import presenter.evaluation.EvaluateAlgorithms;
import presenter.util.IntersectionComputer;
import view.MainFrame;
import javax.swing.*;
@ -20,14 +20,15 @@ import java.util.concurrent.Executors;
*/
public abstract class AbstractPresenter implements Observer {
private final ExecutorService executor;
private LineModel model;
private MainFrame view;
private EvaluateAlgorithms eval;
private final ExecutorService executor;
/**
* Konstruktor
*
* @param model Modell
* @param view View
*/

2
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/Presenter.java
View File

@ -16,8 +16,6 @@ import view.MainFrame;
import javax.swing.table.DefaultTableModel;
import java.io.File;
import java.util.LinkedList;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**

7
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/algorithms/advanced/LeastMedianOfSquaresEstimator.java
View File

@ -41,6 +41,7 @@ public class LeastMedianOfSquaresEstimator extends Observable implements Algorit
/**
* Konstruktor
*
* @param set Liste der Geraden
* @param intersections Liste der Schnittpunkte
* @param presenter Presenter (Beobachter)
@ -61,6 +62,7 @@ public class LeastMedianOfSquaresEstimator extends Observable implements Algorit
/**
* Konstruktor
*
* @param set Liste der Geraden
* @param intersections Liste der Schnittpunkte
*/
@ -70,7 +72,7 @@ public class LeastMedianOfSquaresEstimator extends Observable implements Algorit
/**
* Algorithmus zum berechnen des LMS-Schätzers
*
* <p>
* Paper:
* Mount, David M, Nathan S Netanyahu, Kathleen Romanik, Ruth Silverman und Angela Y Wu
* „A practical approximation algorithm for the LMS line estimator“. 2007
@ -155,6 +157,7 @@ public class LeastMedianOfSquaresEstimator extends Observable implements Algorit
/**
* Liefert die Anzahl der Schnittpunkte in einem Intervall
*
* @param interval Intervall
* @return Anzahl der Schnittpunkte
*/
@ -217,6 +220,7 @@ public class LeastMedianOfSquaresEstimator extends Observable implements Algorit
/**
* Zu einer vertikalen Gerade werden kMinus Segmente erzeugt und geprüft ob eine bessere Lösung
* als SigmaMin vorliegt.
*
* @param point x-Koordinate zur Konstruktion der vertikalen Gerade
*/
public void upperBound(double point) {
@ -248,6 +252,7 @@ public class LeastMedianOfSquaresEstimator extends Observable implements Algorit
/**
* Die Methode prüft ob das übergebene Intervall die untere Schranke einer potenziellen Lösung erfüllt.
*
* @param pslab übergebene Intervall
*/
public void lowerBound(Interval pslab) {

4
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/algorithms/advanced/RepeatedMedianEstimator.java
View File

@ -55,6 +55,7 @@ public class RepeatedMedianEstimator extends Observable implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param set Liste der Geraden
* @param presenter Presenter (Beobachter)
*/
@ -83,6 +84,7 @@ public class RepeatedMedianEstimator extends Observable implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param set Liste der Geraden
*/
public RepeatedMedianEstimator(LinkedList<Line> set) {
@ -91,7 +93,7 @@ public class RepeatedMedianEstimator extends Observable implements Algorithm {
/**
* Führt den Algortihmus zur Berechnung des RM-Schätzers durch.
*
* <p>
* Paper:
* Matousek, Jiri, D. M. Mount und N. S. Netanyahu
* „Efficient Randomized Algorithms for the Repeated Median Line Estimator“. 1998

15
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/algorithms/advanced/TheilSenEstimator.java
View File

@ -5,7 +5,10 @@ import model.Line;
import model.Point;
import presenter.Presenter;
import presenter.algorithms.Algorithm;
import presenter.util.*;
import presenter.util.BinomialCoeffizient;
import presenter.util.FastElementSelector;
import presenter.util.IntersectionCounter;
import presenter.util.RandomSampler;
import java.util.*;
@ -46,6 +49,7 @@ public class TheilSenEstimator extends Observable implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param setOfLines Liste der Geraden
* @param setOfIntersections Liste der Schnittpunkte
* @param presenter Presenter (Beobachter)
@ -69,6 +73,7 @@ public class TheilSenEstimator extends Observable implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param setOfLines Liste der Geraden
* @param setOfIntersections Liste der Schnittpunkte
*/
@ -86,7 +91,7 @@ public class TheilSenEstimator extends Observable implements Algorithm {
//damit eine initiale Ordnung herscht
//Collections.sort(intervalIntersections);
r = (double) n;
r = n;
while (true) {
if (this.N <= n || (Math.abs(interval.getUpper() - interval.getLower())) < EPSILON) {
break;
@ -113,7 +118,7 @@ public class TheilSenEstimator extends Observable implements Algorithm {
interval.setLower(aVariant);
interval.setUpper(bVariant);
intervalIntersections = getOpenIntervalElements(interval.getLower(), interval.getUpper());
N = (double) getOpenIntervalSize(interval.getLower(), interval.getUpper(), intervalIntersections);
N = getOpenIntervalSize(interval.getLower(), interval.getUpper(), intervalIntersections);
}
}
@ -162,7 +167,7 @@ public class TheilSenEstimator extends Observable implements Algorithm {
/**
* Berechne wieviele von den Schnittpunkten in dem Interval zwischen <code>a</code> und <code>b</code>
* enthalten sind.
*
* <p>
* Inspiriert durch:
* <url>https://stackoverflow.com/questions/136474/best-way-to-pick-a-random-subset-from-a-collection</url>
*
@ -219,7 +224,7 @@ public class TheilSenEstimator extends Observable implements Algorithm {
yCoordinates.add(p.getY());
}
int pseudoIndex = (int) getOpenIntervalSize(NEGATIV_INF, interval.getLower(), setOfIntersections);
int pseudoIndex = getOpenIntervalSize(NEGATIV_INF, interval.getLower(), setOfIntersections);
m = FastElementSelector.randomizedSelect(resultAbscissas, k - pseudoIndex);
Set<Double> unique = new LinkedHashSet<>(yCoordinates);

2
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/algorithms/naiv/NaivLeastMedianOfSquaresEstimator.java
View File

@ -24,6 +24,7 @@ public class NaivLeastMedianOfSquaresEstimator implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste des Geraden
*/
public NaivLeastMedianOfSquaresEstimator(LinkedList<Line> lines) {
@ -72,6 +73,7 @@ public class NaivLeastMedianOfSquaresEstimator implements Algorithm {
/**
* Berechnet die Gerade mit dem medianen Fehler
*
* @param a y-Achsenabschnitt
* @param b Steigung
* @return medianer Fehler

2
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/algorithms/naiv/NaivRepeatedMedianEstimator.java
View File

@ -27,6 +27,7 @@ public class NaivRepeatedMedianEstimator implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste der Geraden
*/
public NaivRepeatedMedianEstimator(LinkedList<Line> lines) {
@ -97,6 +98,7 @@ public class NaivRepeatedMedianEstimator implements Algorithm {
/**
* Berechnet die Geraden zwischen zwei Punkten im dualen Raum.
*
* @param startPoint Gerade 1 => Startpunkt mit den Koordianten (m,b)
* @param endPoint Gerade 2 => Endpunkt mit den Koordianten (m', b')
* @return

1
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/algorithms/naiv/NaivTheilSenEstimator.java
View File

@ -23,6 +23,7 @@ public class NaivTheilSenEstimator implements Algorithm {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste der Geraden
*/
public NaivTheilSenEstimator(LinkedList<Line> lines) {

14
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/evaluation/EvaluateAlgorithms.java
View File

@ -9,9 +9,9 @@ import presenter.algorithms.advanced.TheilSenEstimator;
import presenter.algorithms.naiv.NaivLeastMedianOfSquaresEstimator;
import presenter.algorithms.naiv.NaivRepeatedMedianEstimator;
import presenter.algorithms.naiv.NaivTheilSenEstimator;
import presenter.util.IntersectionComputer;
import presenter.generator.DatasetGenerator;
import presenter.io.DataImporter;
import presenter.util.IntersectionComputer;
import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
@ -143,6 +143,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Evaluation zu den passenden Typ. Bei beendigung wird der Beobachter informiert.
*
* @throws InterruptedException
*/
public void run() {
@ -315,6 +316,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Die berechneten Ergebnisse werden an den Beobachter übermittelt um dann visualisiert zu werden.
*
* @param result Ergebnisse
* @param col Spalte
*/
@ -333,6 +335,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Die berechneten Ergebnisse werden an den Beobachter übermittelt um dann visualisiert zu werden.
*
* @param result Ergebnisse
*/
public void sendTableApproximationData(ArrayList<ArrayList<String>> result) {
@ -379,6 +382,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Zur visualisierung der berechneten Geraden wird die Steigung und der y-Achsenabschnitt an den
* Beobachter übermittelt.
*
* @param res Feld mit den Werten für die Steigung und dern y-Achsenabschnitt
* @param alg code für welchen Algorithmus sich die Werte beziehen
*/
@ -399,6 +403,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Zur visualisierung der berechneten Geraden wird die Steigung und der y-Achsenabschnitt an den
* Beobachter übermittelt.
*
* @param res Feld mit den Werten für die Steigung und dern y-Achsenabschnitt (alle)
* @param algs codes für welchen Algorithmus sich die Werte beziehen (alle)
*/
@ -418,6 +423,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Berechnung des Alg. zum LMS-Schätzer
*
* @throws InterruptedException
*/
public void startLMS() throws InterruptedException {
@ -434,6 +440,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Berechnung des Alg. zum RM-Schätzer
*
* @throws InterruptedException
*/
public void startRM() throws InterruptedException {
@ -450,6 +457,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Berechnung des Alg. zum TS-Schätzer
*
* @throws InterruptedException
*/
public void startTS() throws InterruptedException {
@ -466,6 +474,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Berechnung der skalierungsabbhängigen Maße.
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
@ -486,6 +495,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Berechnung der Maße die auf dem prozentualen Fehler basieren.
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
@ -505,6 +515,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Startet die Berechnung der skalierungsunabbhängigen Maße.
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
@ -524,6 +535,7 @@ public class EvaluateAlgorithms extends Observable {
/**
* Damit es bei der Visualisierung trennende Zeilen gibt.
*
* @return
*/
private ArrayList<String> fillPseudoResults() {

5
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/evaluation/PercentageErrorBasedMeasure.java
View File

@ -20,6 +20,7 @@ public class PercentageErrorBasedMeasure {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param m Steigung
* @param b y-Achenabschnitt
@ -45,6 +46,7 @@ public class PercentageErrorBasedMeasure {
/**
* Mean Absolute Precentage Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mape() {
@ -61,6 +63,7 @@ public class PercentageErrorBasedMeasure {
/**
* Median Absolute Precentage Error:
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mdape() {
@ -76,6 +79,7 @@ public class PercentageErrorBasedMeasure {
/**
* Root Mean Square Percentage Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double rmspe() {
@ -92,6 +96,7 @@ public class PercentageErrorBasedMeasure {
/**
* Root Median Square Percentage Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double rmdspe() {

4
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/evaluation/PictureProcessor.java
View File

@ -1,7 +1,6 @@
package presenter.evaluation;
import model.Line;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
@ -32,6 +31,7 @@ public class PictureProcessor extends Observable {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
* @param file Bilddatei
*/
@ -52,6 +52,7 @@ public class PictureProcessor extends Observable {
/**
* Vorverarbeitung des Eingabebilds. Dabei wird auf verschiedene OpenCV Methoden zurückgegriffen.
*
* @param image Eingabebild
* @return Matrix representation des Bilds
*/
@ -93,6 +94,7 @@ public class PictureProcessor extends Observable {
/**
* Das Bild wird passend umgewandelt, um im nächsten Schritt visualisiert werden zu können.
*
* @param m Matrix representation des Bilds
* @return visualisierbares Bild
*/

5
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/evaluation/ScaleDependentMeasure.java
View File

@ -19,6 +19,7 @@ public class ScaleDependentMeasure {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste des Geraden
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
@ -39,6 +40,7 @@ public class ScaleDependentMeasure {
/**
* Mean Square Error:
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mse() {
@ -55,6 +57,7 @@ public class ScaleDependentMeasure {
/**
* Root Mean Square Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double rmse() {
@ -63,6 +66,7 @@ public class ScaleDependentMeasure {
/**
* Mean Absolute Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mae() {
@ -76,6 +80,7 @@ public class ScaleDependentMeasure {
/**
* Median Absolute Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mdae() {

5
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/evaluation/ScaledErrorBasedMeasure.java
View File

@ -22,6 +22,7 @@ public class ScaledErrorBasedMeasure {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
@ -57,6 +58,7 @@ public class ScaledErrorBasedMeasure {
/**
* Mean Square Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mse() {
@ -70,6 +72,7 @@ public class ScaledErrorBasedMeasure {
/**
* Root Mean Square Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double rmse() {
@ -78,6 +81,7 @@ public class ScaledErrorBasedMeasure {
/**
* Mean Absolute Error:
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mae() {
@ -91,6 +95,7 @@ public class ScaledErrorBasedMeasure {
/**
* Median Absolute Error
*
* @return Ergebnis
*/
public Double mdae() {

10
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/generator/DatasetGenerator.java
View File

@ -22,6 +22,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
/**
* Konstruktor
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
*/
@ -31,6 +32,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
random = new Random();
random.setSeed(9999);
}
/**
* Konstruktor
*/
@ -40,6 +42,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
/**
* Generiert zu einer gegebenen Größe einen Datensatz des typen: Punktwolke
*
* @param size Größe des Datensatzes
* @return Liste der Geraden
*/
@ -54,7 +57,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
double signal = m * i + b;
signal *= -1;
Line line = new Line((double) i, signal - y);
Line line = new Line(i, signal - y);
line.setId(i - 1 + "");
lines.add(line);
}
@ -68,6 +71,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
/**
* Wrapper Methode zum generieren eines Datensatzes des typen: Gerade
*
* @param size Größe des Datensatzes
* @return Liste des Geraden
*/
@ -79,6 +83,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
/**
* Generieren eines Datensatzes des typen: Gerade. Die Geraden werden in eine
* übergebene Liste hinzugefügt.
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param n Größe des Datensatzes
* @return Liste des Geraden
@ -105,7 +110,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
int idx = lines.size();
for (Double d : points.keySet()) {
Line line = new Line((double) d, points.get(d));
Line line = new Line(d, points.get(d));
line.setId(idx + "");
lines.add(line);
idx++;
@ -121,6 +126,7 @@ public class DatasetGenerator extends Observable {
* Generiert einen Datensatz des typen: Gerade mit zirkulärer Störung. Zuerst wird die
* zirkuläre Störung zu der Liste der (dualen-)Geraden hinzugefügt danach wird die wrapper Methode
* <code>generateDataLines()</code> aufgerufen.
*
* @param size Größe des Datensatzes
* @return Liste der Geraden
*/

2
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/io/DataExporter.java
View File

@ -2,7 +2,6 @@ package presenter.io;
import com.opencsv.CSVWriter;
import model.Line;
import model.LineModel;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
@ -24,6 +23,7 @@ public class DataExporter extends Observable {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param file Datei in die, die Informationen exportiert werden sollen
*/

4
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/io/DataImporter.java
View File

@ -2,8 +2,6 @@ package presenter.io;
import com.opencsv.CSVReader;
import model.Line;
import model.LineModel;
import presenter.Presenter;
import javax.swing.*;
import java.io.File;
@ -29,6 +27,7 @@ public class DataImporter extends Observable {
/**
* Konstruktor
*
* @param file Datei aus der die Informationen imortiert werden sollen.
*/
public DataImporter(File file) {
@ -46,6 +45,7 @@ public class DataImporter extends Observable {
* Diese Methode importiert liest zeile für zeile die Daten aus der Datei und baut eine Liste von Geraden auf.
* Dabei wird auf die richtige Form geachtet. Falls die Datei nicht, mindestens zwei Spalten enthält wird ein Fehler
* signalisiert und der Import wird abgebrochen.
*
* @return Liste der Geraden
*/
public LinkedList<Line> run() {

1
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/io/EvalResultLatexExport.java
View File

@ -21,6 +21,7 @@ public class EvalResultLatexExport {
/**
* Konstruktor
*
* @param model TableModel aus dem exportiert werden soll
* @param file Datei in die exportiert werden soll
*/

1
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/util/BinomialCoeffizient.java
View File

@ -10,6 +10,7 @@ package presenter.util;
public class BinomialCoeffizient {
/**
* Berechnet den Binomialkoeffizient zu der eingabe. Bin(n,k)
*
* @param n n
* @param k k
* @return Ergebnis

1
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/util/FastElementSelector.java
View File

@ -15,6 +15,7 @@ public class FastElementSelector {
/**
* Liefert das k-te Element aus der Eingabeliste zurück in Theta(n) Zeit.
*
* @param a Eingabeliste
* @param i Rang des gewünschten Elements
* @return das Element

18
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/util/IntersectionComputer.java
View File

@ -30,6 +30,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Konstruktor
*
* @param lines Liste der Geraden
*/
public IntersectionComputer(LinkedList<Line> lines) {
@ -47,6 +48,7 @@ public class IntersectionComputer {
* Berechnet zu einer gegebenen Menge von dualen Geraden die Schnittpunkte. Dafür wird ein modifizierter Merge-Sort
* Algorithmus verwendett. Um die Performance zu steigern wird die Berechnung ab einer passenden Größe auf vier
* Threads ausgelagert.
*
* @param lower untere Schranke
* @param higher obere Schranke
* @return Liste der Schnittpunkte
@ -86,10 +88,12 @@ public class IntersectionComputer {
return new ArrayList<>(intersections);
}
/**
* Berechnet zu einer gegebenen Menge von dualen Geraden die Schnittpunkte. Dafür wird ein modifizierter Merge-Sort
* Algorithmus verwendett. Um die Performance zu steigern wird die Berechnung ab einer passenden Größe auf vier
* Threads ausgelagert.
*
* @return Liste der Schnittpunkte
*/
public ArrayList<Point> compute() {
@ -111,6 +115,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisierter Zugriff auf die Liste der Geraden
*
* @return Liste der Geraden
*/
public synchronized LinkedList<Line> getLines() {
@ -119,6 +124,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisierter hinzufügen eines Schnittpunkts
*
* @param p Schnittpunkt
*/
public synchronized void addIntersection(Point p) {
@ -127,20 +133,18 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisiertes abfragen ob ein Schnittpunkt bereits gefunden wurde.
*
* @param p Schnittpunkt
* @return <code>true</code>, falls der Schnittpunkt p bereits gefunden wurde
*/
public synchronized boolean isFound(Point p) {
if (intersections.contains(p)) {
return true;
} else {
return false;
}
return intersections.contains(p);
}
/**
* Zu einem Punkt werden die minimalen, maximalen x- und y-Koordinaten überprüft und ggf.
* neu gesetzt
*
* @param point Schnittpunkt
*/
public void setRanges(Point point) {
@ -152,6 +156,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisierter Zugriff auf die minimale x-Koordiante
*
* @return minimale x-Koordiante
*/
public synchronized Double getxMinimum() {
@ -160,6 +165,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisierter Zugriff auf die maximale x-Koordinate
*
* @return maximale x-Koordinate
*/
public synchronized Double getxMaximum() {
@ -168,6 +174,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisierter Zugriff auf die minimale y-Koordinate
*
* @return minimale y-Koordinate
*/
public synchronized Double getyMinimum() {
@ -176,6 +183,7 @@ public class IntersectionComputer {
/**
* Synchronisierter Zugriff auf die maximale y-Koordinate
*
* @return maximale y-Koordinate
*/
public synchronized Double getyMaximum() {

5
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/util/IntersectionCounter.java
View File

@ -1,6 +1,9 @@
package presenter.util;
import model.*;
import model.Interval;
import model.Line;
import model.Pair;
import model.Point;
import presenter.util.Comparators.YOrderLineComparatorBegin;
import presenter.util.Comparators.YOrderLineComparatorEnd;

3
LinearRegressionTool/src/main/java/presenter/util/RandomSampler.java
View File

@ -50,8 +50,7 @@ public class RandomSampler {
Random rand = new Random();
int inputSize = sampledLines.size();
for (int i = 0; i < r; i++)
{
for (int i = 0; i < r; i++) {
int indexToSwap = i + rand.nextInt(inputSize - i);
Double temp = sampledLines.get(i);
sampledLines.set(i, sampledLines.get(indexToSwap));

19
LinearRegressionTool/src/main/java/view/MainFrame.java
View File

@ -121,6 +121,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Visualisiert das Ergebnis des LMS-Schätzers
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
*/
@ -132,6 +133,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Visualisiert das Ergebnis des RM-Schätzers
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
*/
@ -143,6 +145,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Visualisiert das Ergebnis des TS-Schätzers
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
*/
@ -154,6 +157,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Erzeugt den Plot zu einer Eingabe von Punkten und der Lösung eines Schätzers (m,b)
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
* @param plot Plot
@ -171,6 +175,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Visualisierung des Import-Prozesses
*
* @param progress akteulle Prozentzahl (0-100)
*/
public void showImportProgress(Integer progress) {
@ -207,13 +212,14 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Fügt der Evaluations-Tabelle eine Spalte mit Daten hinzu
*
* @param res Daten der Spalte
* @param col Spalte
* @param isApprCol <code>true</code>, falls es sich um die Überschirften der Approximationsgüten handelt
*/
public void appendEvalResult(Object[] res, int col, boolean isApprCol) {
SwingUtilities.invokeLater(() -> {
Object[] tmp = Arrays.asList(res).subList(2, res.length).toArray();
Object[] tmp = Arrays.copyOfRange(res, 2, res.length);
if (isApprCol) {
evaluationPanel.setCurrentRow(tmp.length);
evaluationPanel.addColumn(tmp, col, true);
@ -227,11 +233,12 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Fügt der Evaluations-Tabelle eine Zeile mit Daten hinzu
*
* @param res Daten der Spalte
*/
public void appendEvalResult(Object[] res) {
SwingUtilities.invokeLater(() -> {
Object[] tmp = Arrays.asList(res).subList(1, res.length).toArray();
Object[] tmp = Arrays.copyOfRange(res, 1, res.length);
evaluationPanel.addRow(tmp);
evaluationPanel.repaint();
evaluationPanel.revalidate();
@ -240,12 +247,13 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Visualisiert die Ausgleichsgerade zu gegebenen Algorithmen
*
* @param res Steigungen und y-Achsenabschnitte
* @param alg Kodierung der Alg.
*/
public void drawLineResult(Object[] res, int alg) {
SwingUtilities.invokeLater(() -> {
Object[] result = Arrays.asList(res).subList(2, res.length).toArray();
Object[] result = Arrays.copyOfRange(res, 2, res.length);
evaluationPanel.drawLines(result, alg);
evaluationPanel.repaint();
evaluationPanel.revalidate();
@ -254,11 +262,12 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Visualisiert die Ausgleichsgerade zu einem gegebenen Algorithmus
*
* @param res Steigungen und y-Achsenabschnitte
*/
public void drawLineResults(Object[] res) {
SwingUtilities.invokeLater(() -> {
Object[] result = Arrays.asList(res).subList(1, res.length).toArray();
Object[] result = Arrays.copyOfRange(res, 1, res.length);
ArrayList<Double[]> algs = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < (result.length + 1) / 3; i++) {
@ -277,6 +286,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Evaluations-Datensätze werden Visualisiert
*
* @param lines Liste der Geraden
*/
public void addEvalDataset(LinkedList<Line> lines) {
@ -511,6 +521,7 @@ public class MainFrame extends JFrame {
/**
* Ausgabe einer Tabelle
*
* @param heading Überschrift
* @param rows Zeilen mit Text
*/

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/MenuBar.java
View File

@ -35,6 +35,7 @@ public class MenuBar {
/**
* Konstruktor
*
* @param view View
*/
public MenuBar(MainFrame view) {

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/listener/DualityVisualizerListener.java
View File

@ -19,6 +19,7 @@ public class DualityVisualizerListener implements ActionListener {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
*/
public DualityVisualizerListener(Presenter presenter) {

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/listener/ExportDataListener.java
View File

@ -24,6 +24,7 @@ public class ExportDataListener implements ActionListener {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
* @param component visuelle Elternkomponente
*/

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/listener/GenerateDataListener.java
View File

@ -25,6 +25,7 @@ public class GenerateDataListener implements ActionListener {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
*/
public GenerateDataListener(Presenter presenter) {

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/listener/ImportDataListener.java
View File

@ -24,6 +24,7 @@ public class ImportDataListener implements ActionListener {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
* @param component visuelle Elternkomponente
*/

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/listener/PictureImportListener.java
View File

@ -23,6 +23,7 @@ public class PictureImportListener implements ActionListener {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
* @param component visuelle Elternkomponente
*/

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/listener/StartAlgorithmListener.java
View File

@ -23,6 +23,7 @@ public class StartAlgorithmListener implements ActionListener {
/**
* Konstruktor
*
* @param presenter Presenter
* @param tabPanel Algorithmus Visualisierungskomponente
*/

3
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/DualityPanel.java
View File

@ -59,6 +59,7 @@ public class DualityPanel extends JPanel {
/**
* Hilfsmethode um die Parameter im einem Schritt zu setzen
*
* @param lines Liste der Geraden
* @param points Liste der Schnittpunkte
* @param xmin minimale x-Koordinate
@ -151,6 +152,7 @@ public class DualityPanel extends JPanel {
/**
* Hilfmethode für die Zoom-Funktion im Panel
*
* @param component Komponente
*/
public void addKeyListener(JComponent component) {
@ -180,6 +182,7 @@ public class DualityPanel extends JPanel {
/**
* Zoom-Funktionalität für das Panel
*
* @param chartPanel
*/
protected void addZooming(ChartPanel chartPanel) {

7
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/EvaluationPanel.java
View File

@ -63,6 +63,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Konstruktor
*
* @param view View
*/
public EvaluationPanel(MainFrame view) {
@ -343,6 +344,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Fügt der Tabelle eine Zeile hinzu
*
* @param data Daten der Zeile
*/
public void addRow(Object[] data) {
@ -358,6 +360,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Visualisierung der Ausgleichsgeraden
*
* @param alg Steigung und y-Achsenabschnitt der Geraden, bestimmt durch die Schätzer
*/
public void drawLines(ArrayList<Double[]> alg) {
@ -374,6 +377,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Visualisierung der Ausgleichsgerade
*
* @param results Steigung und y-Achsenabschnitt der Gerade, bestimmt durch die Schätzer
* @param alg identifizierung des Alg.
*/
@ -394,6 +398,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Visualisierung der dualen Geraden (Eingabemenge)
*
* @param points Liste der Geraden
*/
public void setDualPoints(LinkedList<Line> points) {
@ -407,6 +412,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Hilfsmethode
*
* @param n Anzahl der leeren Zeilen
*/
private void addBlankRows(int n) {
@ -418,6 +424,7 @@ public class EvaluationPanel extends JPanel {
/**
* Hilfsmethode
*
* @param val Anzahl der Zeilen die noch hinzugefügt werden
*/
public void setCurrentRow(int val) {

5
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/InfoPanel.java
View File

@ -38,6 +38,7 @@ public class InfoPanel extends JPanel {
/**
* Fügt eine Text dem Panel als Paragraph hinzu
*
* @param p Übergebener Text
*/
public void appendParagraph(String p) {
@ -47,6 +48,7 @@ public class InfoPanel extends JPanel {
/**
* Fügt eine Überschrift dem Panel hinzu
*
* @param h1 Überschrift
*/
public void appendParagraphWithHeading(String h1) {
@ -56,6 +58,7 @@ public class InfoPanel extends JPanel {
/**
* Fügt einen Text in roter Schrift als Paragraph dem Panel hinzu
*
* @param p Text
*/
public void appendParagraphRed(String p) {
@ -65,6 +68,7 @@ public class InfoPanel extends JPanel {
/**
* Fügt einen Text in grüner Schrift als Paragraph dem Panel hinzu
*
* @param p Text
*/
public void appendParagraphGreen(String p) {
@ -74,6 +78,7 @@ public class InfoPanel extends JPanel {
/**
* Fügt eine Tabelle mit Werten dem Panel hinzu
*
* @param heading Überschriften
* @param rows Liste von Daten pro Zeile
*/

4
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/PlotPanel.java
View File

@ -48,6 +48,7 @@ public class PlotPanel extends JPanel {
/**
* Erzeugen des Plots
*
* @param points Liste der Geraden
*/
public void createPlot(LinkedList<Line> points) {
@ -103,6 +104,7 @@ public class PlotPanel extends JPanel {
/**
* Fügt eine Gerade zum Plot hinzu
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
* @param color Farbe
@ -125,6 +127,7 @@ public class PlotPanel extends JPanel {
/**
* Fügt eine Gerade zum Plot hinzu
*
* @param m Steigung
* @param b y-Achsenabschnitt
* @param name Bezeichner
@ -144,6 +147,7 @@ public class PlotPanel extends JPanel {
/**
* Wandelt die Daten in ein passendes Format um
*
* @param points Liste der Geraden
*/
private void convertData(LinkedList<Line> points) {

2
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/tabs/LMSPanel.java
View File

@ -69,6 +69,7 @@ public class LMSPanel extends TabPanel {
/**
* Hilftmethode um einen Botton an die passende Stelle zu platzieren
*
* @param row Zeile
* @param button Button
*/
@ -89,6 +90,7 @@ public class LMSPanel extends TabPanel {
/**
* Liefert die Eingaben in Form eines Feldes zurück. Die Parameter werden für den Alg. benötigt.
*
* @return Eingabe
*/
public String[] getInput() {

1
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/tabs/RMPanel.java
View File

@ -77,6 +77,7 @@ public class RMPanel extends TabPanel {
/**
* Liefert die Eingabe zurück. Der Parameter wird für den Alg. benötigt.
*
* @return Eingabe
*/
public String getInput() {

3
LinearRegressionTool/src/main/java/view/panels/tabs/TabPanel.java
View File

@ -46,6 +46,7 @@ public abstract class TabPanel extends JPanel {
/**
* Fügt in eine Zeile ein Überschrift(JLabel) und eine Eingabekomponente(JTextField)
*
* @param row Zeile
* @param name Überschrift
* @param value Standardwert
@ -56,6 +57,7 @@ public abstract class TabPanel extends JPanel {
/**
* Hilftmethode um den Plotpanel erst bei Vorhandenen Ergebnissen hinzufügen zu können
*
* @param plotPanel Plotpanel
*/
public void setPlotPanel(PlotPanel plotPanel) {
@ -92,6 +94,7 @@ public abstract class TabPanel extends JPanel {
/**
* Hilfmethode zum prüfen ob die Eingabe numerisch ist.
*
* @param str Eingabe
* @return <code>true</code>, falls es sich bei der Eingabe um numerische Werte handelt
*/