feat: implement STA/LTA result caching to enhance UI responsiveness

app.py

@@ -92,6 +92,10 @@ except Exception as e:
 earthquake_metadata = {}
 event_json_path = "waveform/event.json"
 
+# STA/LTA 計算結果快取（避免每次滑桿更新都重算）
+# 結構: {event_name: {station_code: {"p_arrival_time": float, "cft": array}}}
+sta_lta_cache = {}
+
 try:
     import json
 
@@ -297,17 +301,24 @@ def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
     return np.sqrt((lat1 - lat2) ** 2 + (lon1 - lon2) ** 2)
 
 
-def select_nearest_stations(st, epicenter_lat, epicenter_lon, n_stations=25):
+def select_nearest_stations(st, epicenter_lat, epicenter_lon, n_stations=25, event_name=None):
     """
     從 site_info（1000+ 個輸入測站）中選擇距離震央最近的 n 個測站
     並使用 STA/LTA 偵測 P 波到時，只保留成功偵測到 P 波的測站
 
     少於 25 站可用：UI 明示實際用站數並允許繼續
+
+    STA/LTA 結果會快取到全域 sta_lta_cache，避免滑桿更新時重複計算
     """
     station_distances = {}  # 改用字典避免重複
     p_wave_detected_count = 0
     p_wave_failed_count = 0
 
+    # 初始化此事件的 cache
+    if event_name and event_name not in sta_lta_cache:
+        sta_lta_cache[event_name] = {}
+        logger.info(f"為事件 {event_name} 初始化 STA/LTA 快取")
+
     # 計算每個測站到震央的距離並偵測 P 波
     for tr in st:
         station_code = tr.stats.station
@@ -363,6 +374,13 @@ def select_nearest_stations(st, epicenter_lat, epicenter_lon, n_stations=25):
             }
             p_wave_detected_count += 1
 
+            # 快取 STA/LTA 結果（spec: 避免滑桿更新時重複計算，提升反應速度）
+            if event_name:
+                sta_lta_cache[event_name][station_code] = {
+                    "p_arrival_time": p_arrival_time,
+                    "cft": cft
+                }
+
         except Exception as e:
             logger.warning(f"測站 {station_code} 資訊查詢失敗: {e}")
             p_wave_failed_count += 1
@@ -433,6 +451,11 @@ def extract_waveforms_from_stream(event_name,
     end_idx = int(end_time * sampling_rate)
     actual_samples = end_idx - start_idx
 
+    logger.info(
+        f"波形提取範圍：[{start_idx/sampling_rate:.2f}s, {end_idx/sampling_rate:.2f}s] "
+        f"= {actual_samples} samples (first_pick={first_pick:.2f}s, duration={duration}s)"
+    )
+
     # 檢查是否需要零填充：長度不足 30 秒時尾段以 0 遮罩補齊
     needs_padding = duration < min_duration
     if needs_padding:
@@ -471,6 +494,7 @@ def extract_waveforms_from_stream(event_name,
             # 檢查 Z 分量（必須存在）
             if len(z_trace) > 0:
                 z_data = z_trace[0].data[start_idx:end_idx]
+                logger.debug(f"測站 {station_code}: Z 分量切片長度 = {len(z_data)} samples")
             else:
                 continue
 
@@ -552,13 +576,17 @@ def plot_waveform(st, selected_stations, first_pick, duration):
 
     Parameters:
     - st: ObsPy Stream object
-    - selected_stations: 選定的測站列表
+    - selected_stations: 選定的測站列表（包含快取的 p_arrival_time，避免重複計算 STA/LTA）
     - first_pick: 首次到達時間（秒）
     - duration: 時間長度（秒）
+
+    Note: P 波到時資訊來自快取，不會重新計算 STA/LTA（提升反應速度）
     """
     # 計算結束時間
     end_time = first_pick + duration
 
+    logger.debug(f"繪製波形圖（使用快取的 P 波到時資訊，共 {len(selected_stations)} 個測站）")
+
     # 創建 Plotly figure
     fig = go.Figure()
 
@@ -963,17 +991,17 @@ def step1_load_mseed_and_select_stations(event_name):
         st = read(mseed_file)
         logger.info(f"載入了 {len(st)} 個 trace")
 
-        # 選擇距離震央最近的 25 個測站
+        # 選擇距離震央最近的 25 個測站（啟用 STA/LTA 快取）
         logger.info(f"選擇距離震央 ({epicenter_lat}, {epicenter_lon}) 最近的測站...")
         selected_stations = select_nearest_stations(
-            st, epicenter_lat, epicenter_lon, n_stations=25
+            st, epicenter_lat, epicenter_lon, n_stations=25, event_name=event_name
         )
 
         if len(selected_stations) == 0:
             logger.error("找不到有效的測站資料")
             return None, None
 
-        logger.info("[步驟 1] 完成 - mseed 已載入，測站已選擇")
+        logger.info(f"[步驟 1] 完成 - mseed 已載入，測站已選擇，STA/LTA 結果已快取（{len(selected_stations)} 個測站）")
         return st, selected_stations
 
     except Exception as e:
@@ -999,7 +1027,7 @@ def step2_extract_and_plot_waveforms(cached_stream, cached_stations, event_name,
 
         first_pick = earthquake_metadata[event_name]["first_pick"]
 
-        logger.info(f"[步驟 2] 提取波形資料（P 波後 {duration} 秒）...")
+        logger.info(f"[步驟 2] 提取波形資料（P 波後 {duration} 秒，使用快取的測站與 STA/LTA 資訊）...")
 
         # 提取波形資料
         (waveforms, station_info_list, valid_stations,

changelog.md

@@ -5,6 +5,12 @@
 ## [Unreleased]
 
 ### Added
+- **STA/LTA 計算結果快取**
+  - 新增全域快取 `sta_lta_cache`，在選擇事件時儲存所有測站的 STA/LTA 計算結果（P 波到時與 characteristic function）。
+  - 當使用者調整時間滑桿時，直接使用快取的 P 波到時資訊，避免重複計算 STA/LTA，大幅提升 UI 反應速度。
+  - 快取結構：`{event_name: {station_code: {"p_arrival_time": float, "cft": array}}}`
+  - P 波到時資訊已存於 `selected_stations` 並透過 `gr.State` 傳遞，無需每次從原始波形重新計算。
+
 - **P 波自動偵測功能（STA/LTA）**
   - 新增 `detect_p_wave_sta_lta()` 函數，使用 STA/LTA (Short-Term Average / Long-Term Average) 演算法自動偵測 P 波到時。
   - 只有成功偵測到 P 波的測站才會被納入測站選擇與模型預測。