v1.0 CALIBRATION: MultispeQ PAR to LiCOR PAR


goes with protocol of same name
// Set our initial variables and conditions
var data = json.data_raw;
var output = {};   // location to save output variables
var regimes = 6;   // number of light regimes
var intensities = 4;   // number of light intensities
var repeats = 20;     // repeats per regime x intensity

// Create clean arrays for all our variables (LiCOR values and photosynq values (white, r, g, b)

// Check the actual string inputted by the user
// var userInput = json.message[0][2];  // LiCOR PAR values entered by the user for each of the 24 light intensities
//output["userInput"] = userInput;


// If the values are left blank, assume they are using the factory calibration values set below
// factory calibration values last updated: 10/13/16
// last values: 51.6,77.65,129.9,181.9,54.57,82.5,138.3,192.9,56,85,142,197.3,52.5,78.98,133.5,186.7,51.65,78.6,131,182.2,50.6,76.9,130.1,183.3
// 206.5,350,626,877,205.4,340.4,585,799,208.6,356.7,632,881,205,346.2,612,851.7,182.8,317.2,569,797,233.4,377.3,647,889
// 174.4,293.4,524,725,167.9,280.1,481,654,172.1,294.5,523,728,168.5,285,504.2,700,153.4,264.9,477,660.2,188.98,306.6,527.2,724.7
// 165,279,500,695,164.5,272.1,468,636,165.5,281.8,499,694,160,271.5,480,667,148,253.4,455,631,185.5,299.1,513,703.5
// 165.2,287.4,498,692,162.57,270.3,465,632,165.55,281.8,498,691,160,271.3,478.8,666,145.9,251.3,451,627,183,296.5,508.5,698.5
// 163,280.6,510,711,159.2,268.9,471,634.5,164.5,282.4,506.2,708.8,155.4,268.5,485.3,679,144.5,252.3,460,640.7,175.5,292.7,512,708
// 63.6,112.47,207,294.7,61.16,104.2,184.5,255.7,68.2,118.27,214.3,303.5,66.54,114.4,206,291.2,60,104.7,191.82,273.5,68.7,113.66,199.64,276
// 154.3,379,848,1207,161.78,362.8,777.5,977,171.7,398,876.2,1214,166.15,382.3,840.6,1171,153.44,356,792,1121,166.15,384.5,831,1001
// 231.5,389.4,788.8,1584,416.6,703.1,1410,2619,346,874.4,1724,2457,156.6,688,823.4,1640,39.2,105.54,174.45,347
// 211.2,382.5,721.1,1447,379.3,640,1287.5,2418,312.4,791.4,1567,2280,146.85,375.1,764.4,1520,36.68,97.8,160.7,318.5
//235,387,728,1462,382,647,1299,2422,317.2,801.1,1586,2290,144.43,373.3,763.2,1513.6,36.42,97.62,160.81,319,102.27,207.3,312.2,524
//227,374,702,1402,371,626,1250,2240,305,773,1515,2111,140,362,736,1455,35,95,156,309,100,203,305,508

//if (json.message[0][2] == "") {
// 
//
var licorParArray = [227.5,375,704,1402,372,626,1246,2242,307,773,1510,2100,142,363,739,1453,35.9,95.7,157.23,311.3,100.8,203.8,306,508];
//} 
/*
else {
  // If they did enter values, then parse the string, make sure to save it as a number ( Number() ) or all kinds of confusing things happen!
  var licorParArray = json.message[0][2].split(",");  // LiCOR PAR values entered by the user for each of the 24 light intensities
  for (var i = 0; i < licorParArray.length; i++) {
    licorParArray[i] = Number(licorParArray[i]);
  }
}
*/

//output["licorParArray"] = licorParArray;

// Extract the average values for raw, r, g, and b for each of the intensity settings
// There is some noisy averaging the TCS does on the edge of the intensity setting, so let's get rid of it by excluding the high and low values within the intensity repeats

//output["light intensity raw"] = json.light_intensity_raw;
var pqWhiteArray = [];
for (var i = 0; i < regimes*intensities; i++) {
  var tempVal = [];
  for (var j = 0; j < repeats; j++) {
    if (j > 5 && j < 15) {
      tempVal.push(Number(json.light_intensity_raw[i*repeats + j]));
    }
  }
  pqWhiteArray[i] = MathMEDIAN(tempVal);
}
output["pqWhiteArray"] = pqWhiteArray;


//output["r raw"] = json.r;
var pqRArray = [];
for (var i = 0; i < regimes*intensities; i++) {
  var tempVal = [];
  for (var j = 0; j < repeats; j++) {
    if (j > 5 && j < 15) {
      tempVal.push(Number(json.r[i*repeats + j]));
    }
  }
  pqRArray[i] = MathMEDIAN(tempVal);
}
output["pqRArray"] = pqRArray;


//output["g raw"] = json.light_intensity_raw;
var pqGArray = [];
for (var i = 0; i < regimes*intensities; i++) {
  var tempVal = [];
  for (var j = 0; j < repeats; j++) {
    if (j > 5 && j < 15) {
      tempVal.push(Number(json.g[i*repeats + j]));
    }
  }
  pqGArray[i] = MathMEDIAN(tempVal);
}
output["pqGArray"] = pqGArray;


var pqBArray = [];
for (var i = 0; i < regimes*intensities; i++) {
  var tempVal = [];
  for (var j = 0; j < repeats; j++) {
    if (j > 5 && j < 15) {
      tempVal.push(Number(json.b[i*repeats + j]));
    }
  }
  pqBArray[i] = MathMEDIAN(tempVal);
}
output["pqBArray"] = pqBArray;

var whiteArray = [];
for (var i = 0; i < regimes*intensities; i++) {
  var tempVal = [];
  for (var j = 0; j < repeats; j++) {
    if (j > 5 && j < 15) {
      tempVal.push(Number(json.light_intensity_raw[i*repeats + j]));
    }
  }
  whiteArray[i] = MathMEDIAN(tempVal);
}
output["whiteArray"] = whiteArray.toString();
output["light intensity actual"] = json.light_intensity;
output["light intensity raw"] = json.light_intensity_raw;
var light_actual = [];
for (var i = 0; i < regimes*intensities; i++) {
  var tempVal = [];
  for (var j = 0; j < repeats; j++) {
    if (j > 5 && j < 15) {
      tempVal.push(Number(json.light_intensity[i*repeats + j]));
    }
  }
  light_actual[i] = MathMEDIAN(tempVal);
}
output["light_actual"] = light_actual.toString();
output["licorParArray"] = licorParArray.toString();


// Now put them in a nested array so they can be fed into the MathMULTREG subroutine (multiple linear regression)

// FYI this is the structure of what is fed into MathMULTREG. Each nested array is a data point with 5 values and the last value is the one we're predicting to:
// responseArray = [ [white, r, g, b, LiCOR], [white, r, g, b, LiCOR], [white, r, g, b, LiCOR] ... ] ]  

var responseArray = [];
for (var i = 0; i < intensities*regimes; i++) {
  var tempvar = [pqWhiteArray[i], pqRArray[i], pqGArray[i], pqBArray[i], licorParArray[i]];
//  output[i] = pqWhiteArray[i]+","+pqRArray[i]+","+pqGArray[i]+","+pqBArray[i]+","+licorParArray[i];  // uncomment to easily copy to spreadsheet
  responseArray.push(tempvar);
}

output["response_array"] = responseArray;

// Run the actual model
var model = MathMULTREG(responseArray);

// Create + output the coefficients from the model.  Be careful, they don't come out in the order you'd expect (IMO)!
yint = MathROUND(model.slopes[0],7);
wslope = MathROUND(model.slopes[1],7);
rslope = MathROUND(model.slopes[2],7);
gslope = MathROUND(model.slopes[3],7);
bslope = MathROUND(model.slopes[4],7);
rsquared = MathROUND(model.rsquared,7);

output["yint"] = yint;
output["wslope"] = wslope;
output["rslope"] = rslope;
output["gslope"] = gslope;
output["bslope"] = bslope;
output["rsquared"] = rsquared;

 // For validation, you can check to see what a single linear model with white only looks like
var linest = MathLINREG(pqWhiteArray, licorParArray);
output["slope_noadjust"] = MathROUND(linest.m,7);
output["yint_noadjust"] = MathROUND(linest.b,7);
output["rsquared_noadjust"] = MathROUND(linest.r,7);

var light_linreg = [];
for (var i = 0; i < licorParArray.length; i++) {
  light_linreg.push(MathROUND(linest.m*licorParArray[i] + linest.b,2))
//  light_linreg.push(MathROUND((licorParArray[i] - linest.b)/linest.m,2))
}

output["light linear regression"] = light_linreg.toString()

// now we output the data to save to the device, using the "set_par" call.
output["toDevice"] = "set_par+";
output["toDevice"] += wslope+"+"+rslope+"+"+gslope+"+"+bslope+"+"+yint+"+";

return output;
{
  "time_offset": 300,
  "time": 1480532931589,
  "device_version": "1",
  "device_id": "d4:f5:00:00:00:08",
  "device_battery": 89,
  "device_firmware": "1.13",
  "firmware_version": "1.13",
  "device_time": 1478773825,
  "sample": [
    {
      "time": 1480532932106,
      "protocol_id": 1,
      "invalid_entry": [
        "nan",
        "nan",
        "nan",
        "nan",
        "nan",
        "nan",
        "nan",
        "nan",
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Dec 2017