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import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
import os

def generate_mock_csi_data(samples=1000, subcarriers=30, antennas=3):
    """
    Génère des données CSI factices pour tester le pipeline
    
    Args:
        samples: Nombre d'échantillons temporels
        subcarriers: Nombre de sous-porteuses
        antennas: Nombre d'antennes
    
    Returns:
        DataFrame avec des données CSI simulées
    """
    # Génération de données aléatoires complexes (phase et amplitude)
    csi_data = np.random.randn(samples, subcarriers, antennas) + 1j * np.random.randn(samples, subcarriers, antennas)
    
    # Création des noms de colonnes
    columns = []
    for ant in range(1, antennas + 1):
        for sub in range(1, subcarriers + 1):
            columns.append(f"antenna_{ant}_subcarrier_{sub}_real")
            columns.append(f"antenna_{ant}_subcarrier_{sub}_imag")
    
    # Conversion en format réel (concaténer partie réelle et imaginaire)
    real_data = np.concatenate([np.real(csi_data), np.imag(csi_data)], axis=2)
    real_data = real_data.reshape(samples, -1)
    
    # Création du DataFrame
    df = pd.DataFrame(real_data, columns=columns)
    
    # Ajout d'une colonne d'activité simulée
    activities = ['walking', 'standing', 'sitting', 'falling']
    df['activity'] = np.random.choice(activities, size=samples)
    
    # Ajout d'un timestamp simulé
    df['timestamp'] = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=samples, freq='100ms')
    
    return df

def normalize_data(df, normalization_type='standard'):
    """
    Normalise les données CSI (sauf les colonnes d'activité et timestamp)
    
    Args:
        df: DataFrame pandas avec les données CSI
        normalization_type: 'standard' (StandardScaler) ou 'minmax' (MinMaxScaler)
    
    Returns:
        DataFrame normalisé
    """
    # Colonnes à ne pas normaliser
    non_feature_cols = ['activity', 'timestamp']
    feature_cols = [col for col in df.columns if col not in non_feature_cols]
    
    if normalization_type == 'standard':
        scaler = StandardScaler()
    elif normalization_type == 'minmax':
        scaler = MinMaxScaler()
    else:
        raise ValueError(f"Type de normalisation inconnu: {normalization_type}")
    
    # Application de la normalisation
    df[feature_cols] = scaler.fit_transform(df[feature_cols])
    
    return df

def load_and_preprocess_dataset(base_path='mock_data', normalization_type='standard'):
    """
    Fonction principale qui charge (ou génère) et prétraite les données
    
    Args:
        base_path: Chemin vers les données (ignoré pour les données factices)
        normalization_type: Type de normalisation
    
    Returns:
        DataFrame prétraité
    """
    # Ici on génère des données factices au lieu de charger depuis un fichier
    print(f"Génération de données factices (base_path '{base_path}' ignoré)")
    df = generate_mock_csi_data(samples=500)  # Réduit à 500 échantillons pour les tests
    
    # Normalisation
    df = normalize_data(df, normalization_type)
    
    return df

# Test du module
if __name__ == "__main__":
    print("Génération d'un exemple de données...")
    test_df = load_and_preprocess_dataset()
    print("Données générées :")
    print(test_df.head())
    print("\nStatistiques descriptives :")
    print(test_df.describe())