src/gromacs/gmxana/dens_filter.c

   1 /*
   2  * This file is part of the GROMACS molecular simulation package.
   3  *
   4  * Copyright (c) 2011,2013,2014, by the GROMACS development team, led by
   5  * Mark Abraham, David van der Spoel, Berk Hess, and Erik Lindahl,
   6  * and including many others, as listed in the AUTHORS file in the
   7  * top-level source directory and at http://www.gromacs.org.
   8  *
   9  * GROMACS is free software; you can redistribute it and/or
  10  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public License
  11  * as published by the Free Software Foundation; either version 2.1
  12  * of the License, or (at your option) any later version.
  13  *
  14  * GROMACS is distributed in the hope that it will be useful,
  15  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  16  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  17  * Lesser General Public License for more details.
  18  *
  19  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  20  * License along with GROMACS; if not, see
  21  * http://www.gnu.org/licenses, or write to the Free Software Foundation,
  22  * Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA.
  23  *
  24  * If you want to redistribute modifications to GROMACS, please
  25  * consider that scientific software is very special. Version
  26  * control is crucial - bugs must be traceable. We will be happy to
  27  * consider code for inclusion in the official distribution, but
  28  * derived work must not be called official GROMACS. Details are found
  29  * in the README & COPYING files - if they are missing, get the
  30  * official version at http://www.gromacs.org.
  31  *
  32  * To help us fund GROMACS development, we humbly ask that you cite
  33  * the research papers on the package. Check out http://www.gromacs.org.
  34  */
  35
  36 #include "gmxpre.h"
  37
  38 /* dens_filter.c
  39  * Routines for Filters and convolutions
  40  */
  41
  42 #include <math.h>
  43 #include "gromacs/legacyheaders/typedefs.h"
  44 #include "dens_filter.h"
  45 #include "gromacs/utility/smalloc.h"
  46 #include "gromacs/math/vec.h"
  47
  48 #ifdef GMX_DOUBLE
  49 #define EXP(x) (exp(x))
  50 #else
  51 #define EXP(x) (expf(x))
  52 #endif
  53
  54 /* Modulo function assuming y>0 but with arbitrary INTEGER x */
  55 static int MOD(int x, int y)
  56 {
  57     if (x < 0)
  58     {
  59         x = x+y;
  60     }
  61     return (mod(x, y));
  62 }
  63
  64
  65 gmx_bool convolution(int dataSize, real *x, int kernelSize, real* kernel)
  66 {
  67     int   i, j, k;
  68     real *out;
  69     snew(out, dataSize);
  70     /* check validity of params */
  71     if (!x || !kernel)
  72     {
  73         return FALSE;
  74     }
  75     if (dataSize <= 0 || kernelSize <= 0)
  76     {
  77         return FALSE;
  78     }
  79
  80     /* start convolution from out[kernelSize-1] to out[dataSize-1] (last) */
  81     for (i = kernelSize-1; i < dataSize; ++i)
  82     {
  83         for (j = i, k = 0; k < kernelSize; --j, ++k)
  84         {
  85             out[i] += x[j] * kernel[k];
  86         }
  87     }
  88
  89     /* convolution from out[0] to out[kernelSize-2] */
  90     for (i = 0; i < kernelSize - 1; ++i)
  91     {
  92         for (j = i, k = 0; j >= 0; --j, ++k)
  93         {
  94             out[i] += x[j] * kernel[k];
  95         }
  96     }
  97
  98     for (i = 0; i < dataSize; i++)
  99     {
 100         x[i] = out[i];
 101     }
 102     sfree(out);
 103     return TRUE;
 104 }
 105
 106 /* Assuming kernel is shorter than x */
 107
 108 gmx_bool periodic_convolution(int datasize, real *x, int kernelsize,
 109                               real *kernel)
 110 {
 111     int   i, j, k, nj;
 112     real *filtered;
 113
 114     if (!x || !kernel)
 115     {
 116         return FALSE;
 117     }
 118     if (kernelsize <= 0 || datasize <= 0 || kernelsize > datasize)
 119     {
 120         return FALSE;
 121     }
 122
 123     snew(filtered, datasize);
 124
 125     for (i = 0; (i < datasize); i++)
 126     {
 127         for (j = 0; (j < kernelsize); j++)
 128         {
 129             filtered[i] += kernel[j]*x[MOD((i-j), datasize)];
 130         }
 131     }
 132     for (i = 0; i < datasize; i++)
 133     {
 134         x[i] = filtered[i];
 135     }
 136     sfree(filtered);
 137
 138     return TRUE;
 139 }
 140
 141
 142 /* returns discrete gaussian kernel of size n in *out, where n=2k+1=3,5,7,9,11 and k=1,2,3 is the order
 143  * NO checks are performed
 144  */
 145 void gausskernel(real *out, int n, real var)
 146 {
 147     int  i, j = 0, k;
 148     real arg, tot = 0;
 149     k = n/2;
 150
 151     for (i = -k; i <= k; i++)
 152     {
 153         arg  = (i*i)/(2*var);
 154         tot += out[j++] = EXP(-arg);
 155     }
 156     for (i = 0; i < j; i++)
 157     {
 158         out[i] /= tot;
 159     }
 160 }