
Funciones a trozos (Consulta)
Publicado por mois (1 intervención) el 02/11/2015 19:56:07
Buenas tardes amigos estoy viendo programacion con matlab a distancia y me han dejado unos ejercicios para la casa.
E empezado por intentar resorverlo pero me e encontrado que no entiendo la manera de en que el profesor resuelve los ejercicios.
Aca un ejemplo:
Esto es en el editor:
function t=trian(x)
% TRIAN Se define la funcion triangulo como una rampa con
% pendiente positiva desde [-1,0], y una rampa con
% pendiente negativa desde [0,1]. En 0 vale1, y
% de resto, vale 0.
t=zeros(size(x));
set1=find(abs(x)<=1);
t(set1)=-abs(x(set1))+1
y esto es en la pantalla normal de MATLAB
>> x=-5:0.1:5;
>> y=trian(x);
>> plot(x,y)
luego da una grafica de un triangulo..
Otro ejemplo:
En el Editor:
function y=trian(x,a,b,c)
% TRIAN Se define la funcion triangulo con valor maximo de "a", centrada en
% "b", y con duracion "c".
y=zeros(size(x));
set_x=find(abs(x-b)<=c);
y(set_x)=-a/c*abs(x(set_x)-b)+a;
en la pantalla normal:
>> t=0:0.001:10;
>> y=10*(1+0.5*trian(t,1,5,3)).*sin(10*pi*t);
>> plot (t,y)
y genera una onda.
ok estos son ejemplos que dio el profesor y luego nos ah mandado a realizar estos ejercicios:
CREEN Y PRUEBEN FUNCIONES ESCRITAS POR EL USUARIO PARA CALCULAR LO SIGUIENTE:
1.
steep (X)=
0 SI X<0
1 EN LOS DEMAS CASOS
2.
ramp (X)=
0 SI X<0
X EN LOS DEMAS CASOS
3.
ramp (X)=
. 0 SI X<0
SEN ( Pi * x / 2) SI <= X <= 1
. 1 SI X>1
4.
SENC(X)= { SEN (Pi * X) / Pi * X
Ademas esta es solo la primera parte luego nos ah mandado a realizar algo mas confuso :/
Genere 100 puntos de números aleatorios distribuidos en forma gaussiana con una media de cero y una varianza 0.25. Dichos números aleatorios corresponden a una señal de ruido que va a contaminar a la señal.
Randn: números con distribución gaussiana
Rand: números con distribución uniforme
X= variable aleatoria
Sigma X = Desviación estándar de x
= sqrt(Sigma z^2)
Sigma z^2 = varianza de x
= (Sigma z)^2
Y= senc (x)
-4 < x < 4
Numero de puntos (N)
N = (vf – vi / inc) -1
N -1 = vf – vi / inc
Inc = vf – vi / N - 1
E empezado por intentar resorverlo pero me e encontrado que no entiendo la manera de en que el profesor resuelve los ejercicios.
Aca un ejemplo:
Esto es en el editor:
function t=trian(x)
% TRIAN Se define la funcion triangulo como una rampa con
% pendiente positiva desde [-1,0], y una rampa con
% pendiente negativa desde [0,1]. En 0 vale1, y
% de resto, vale 0.
t=zeros(size(x));
set1=find(abs(x)<=1);
t(set1)=-abs(x(set1))+1
y esto es en la pantalla normal de MATLAB
>> x=-5:0.1:5;
>> y=trian(x);
>> plot(x,y)
luego da una grafica de un triangulo..
Otro ejemplo:
En el Editor:
function y=trian(x,a,b,c)
% TRIAN Se define la funcion triangulo con valor maximo de "a", centrada en
% "b", y con duracion "c".
y=zeros(size(x));
set_x=find(abs(x-b)<=c);
y(set_x)=-a/c*abs(x(set_x)-b)+a;
en la pantalla normal:
>> t=0:0.001:10;
>> y=10*(1+0.5*trian(t,1,5,3)).*sin(10*pi*t);
>> plot (t,y)
y genera una onda.
ok estos son ejemplos que dio el profesor y luego nos ah mandado a realizar estos ejercicios:
CREEN Y PRUEBEN FUNCIONES ESCRITAS POR EL USUARIO PARA CALCULAR LO SIGUIENTE:
1.
steep (X)=
0 SI X<0
1 EN LOS DEMAS CASOS
2.
ramp (X)=
0 SI X<0
X EN LOS DEMAS CASOS
3.
ramp (X)=
. 0 SI X<0
SEN ( Pi * x / 2) SI <= X <= 1
. 1 SI X>1
4.
SENC(X)= { SEN (Pi * X) / Pi * X
Ademas esta es solo la primera parte luego nos ah mandado a realizar algo mas confuso :/
Genere 100 puntos de números aleatorios distribuidos en forma gaussiana con una media de cero y una varianza 0.25. Dichos números aleatorios corresponden a una señal de ruido que va a contaminar a la señal.
Randn: números con distribución gaussiana
Rand: números con distribución uniforme
X= variable aleatoria
Sigma X = Desviación estándar de x
= sqrt(Sigma z^2)
Sigma z^2 = varianza de x
= (Sigma z)^2
Y= senc (x)
-4 < x < 4
Numero de puntos (N)
N = (vf – vi / inc) -1
N -1 = vf – vi / inc
Inc = vf – vi / N - 1
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