擴充版 PyQt5 IMU 顯示器

擴充版 PyQt5 IMU 顯示器 的功能設計與實作規劃，支援以下三大功能：

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✅ 擴充功能目標

功能項目	說明
🎬 即時播放（滑動窗格）	自動每 100ms 顯示下一個視窗（例如 1 秒＝100 筆）
🏷️ 顯示實際類別 (type)	每個時間窗顯示對應的原始標籤
🤖 疊加分類預測結果	使用 LSTM 模型做預測並與實際類別一同顯示

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📦 完整 Python 程式碼

此版本含有：

• 滑動視窗控制 (QTimer)

• 實際 type 與 LSTM 預測結果顯示

• 時域資料繪圖更新

python
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import (
    QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton,
    QFileDialog, QComboBox, QLabel
)
from PyQt5.QtCore import QTimer
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure
import torch
import torch.nn as nn

# 模擬用的簡易 LSTM 分類模型（請換成你訓練好的模型）
class DummyLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=6, hidden_dim=64, num_layers=1, num_classes=4):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

class IMUGUI(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle('IMU 時域顯示器（即時播放+預測）')
        self.resize(900, 700)

        self.data = None
        self.index = 0
        self.fs = 100
        self.seq_len = 100
        self.timer = QTimer()
        self.timer.timeout.connect(self.next_frame)

        self.model = DummyLSTM().eval()
        self.device = torch.device('cpu')

        layout = QVBoxLayout()
        self.load_button = QPushButton('載入 CSV')
        self.play_button = QPushButton('▶️ 播放')
        self.combo = QComboBox()
        self.combo.addItems(['1 秒', '2 秒', '3 秒'])
        self.label = QLabel('目前未載入檔案')

        self.canvas = FigureCanvas(Figure())
        self.ax = self.canvas.figure.add_subplot(111)

        layout.addWidget(self.load_button)
        layout.addWidget(self.play_button)
        layout.addWidget(self.combo)
        layout.addWidget(self.label)
        layout.addWidget(self.canvas)
        self.setLayout(layout)

        self.load_button.clicked.connect(self.load_csv)
        self.combo.currentIndexChanged.connect(self.set_seq_len)
        self.play_button.clicked.connect(self.toggle_play)

    def load_csv(self):
        fname, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '選擇 CSV 檔', '', 'CSV files (*.csv)')
        if fname:
            self.data = pd.read_csv(fname)
            self.label.setText(f'已載入：{fname.split("/")[-1]}')
            self.set_seq_len()
            self.index = 0
            self.update_plot()

    def set_seq_len(self):
        self.seq_len = self.fs * (self.combo.currentIndex() + 1)

    def toggle_play(self):
        if self.timer.isActive():
            self.timer.stop()
            self.play_button.setText("▶️ 播放")
        else:
            self.timer.start(100)
            self.play_button.setText("⏸️ 暫停")

    def next_frame(self):
        if self.data is None:
            return
        self.index += 1
        if self.index + self.seq_len > len(self.data):
            self.timer.stop()
            self.play_button.setText("▶️ 播放")
            self.index = 0
        self.update_plot()

    def update_plot(self):
        if self.data is None or self.index + self.seq_len > len(self.data):
            return

        segment = self.data.iloc[self.index:self.index + self.seq_len]
        time = [i * 0.01 for i in range(self.seq_len)]
        self.ax.clear()

        colors = ['red', 'blue', 'green']
        for i in range(3):  # b1~b3
            self.ax.plot(time, segment[f'b{i+1}'], color=colors[i], label=f'b{i+1}')
        for i in range(3):  # b4~b6
            self.ax.plot(time, segment[f'b{i+4}'], linestyle='--', color=colors[i], label=f'b{i+4}')

        # 顯示實際類別與預測類別
        actual_label = segment['type'].iloc[-1]
        imu_values = segment[[f'b{i+1}' for i in range(6)]].values
        imu_tensor = torch.tensor(imu_values, dtype=torch.float32).unsqueeze(0)
        with torch.no_grad():
            pred = self.model(imu_tensor).argmax().item()

        self.ax.set_title(f'第 {self.index} ~ {self.index+self.seq_len} 筆 | 實際: {actual_label} | 預測: {pred}')
        self.ax.set_xlabel('時間 (秒)')
        self.ax.set_ylabel('IMU 數值')
        self.ax.legend()
        self.canvas.draw()


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    gui = IMUGUI()
    gui.show()
    sys.exit(app.exec_())

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🧪 進階功能你可以加入：

• ✅ 使用你訓練好的 LSTM 模型（替換 DummyLSTM）

• ✅ 使用 LabelEncoder.inverse_transform() 顯示類別名稱

• ✅ 支援匯出預測結果、顯示混淆矩陣