TECHNOLOGIE INFORMACYJNE FUNKCJE GRAFICZNE 2D I ELEMENTY PROGRAMOWANIA
|
|
- Jacek Gabriel Laskowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZAJĘCIA 4 TECHNOLOGIE INFORMACYJNE MATLAB FUNKCJE GRAFICZNE 2D I ELEMENTY PROGRAMOWANIA PLAN ZAJEĆ: WSTĘP GRAFIKA DWUWYMIAROWA-ELEMENTARNE WYKRESY DWUWYMIAROWE ZARZĄDZANIE WIELOMA RYSUNKAMI-OKNA GRAFICZNE I OPISY- WANIE WYKRESÓW NAKŁADANIE RYSUNKÓW W JEDNYM UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH WYKRESY DANYCH DYSKRETNYCH WSTĘP Funkcje graficzne w programie MATLAB dzielą się na: a. funkcje przeznaczone do prezentacji danych b. funkcje umożliwiające edycję rysunków c. funkcja pozwalające rysować różne obiekty
2 1 GRAFIKA DWUWYMIAROWA - ELEMENTARNE WYKRESY DWUWYMIAROWE Podstawowe instrukcje rysowania wykresu dwuwymiarowego z automatycznym skalowaniem osi można zapisać następująco: funkcja(y) funkcja(x, y) funkcja(x, y, s) funkcja(x1, y1, x2, y2,..) funkcja(x1, y1, s1, x2, y2, s2,..) gdzie zamiast wyrazu funkcja należy wstawić jedno z poniższych poleceń: plot tworzenie wykresu o obu osiach wyskalowanych liniowo, loglog tworzenie wykresu o obu osiach wyskalowanych logarytmicznie, semilogx tworzenie wykresu o skali logarytmicznej w osi x i liniowej w osi y semilogy tworzenie wykresu o skali logarytmicznej w osi y i liniowej w osi x x wektor danych na osi odciętych, y wektor lub macierz danych dla osi rzędnych (jeżeli X jest wektorem wierszowym, to liczba kolumn macierzy Y musi być taka sama jak liczba elementów wektora X lub gdy X jest wektorem kolumnowym, to liczba wierszy macierzy Y musi być równa liczbie elementów wektora X), s łańcuch tekstowy jedno-, dwu- lub trój elementowy umieszczony w apostrofach, określający sposób kreślenia krzywych; łańcuch ten zawiera informację o kolorze na ekranie, rodzaju lini i znaczniku na lini, np. b-o oznacza linię niebieską, ciągłą z kółkiem w każdym punkcie; poniżej przedstawione są odpowiednie symbole. Symbol Kolor Symbol Rodzaj lini y m c r g b w k żółty purpurowy niebiesko-zielony czerwony zielony niebieski biały czarny. o x + * - : pnktowa kółkowa iksowa plusowa gwiazdkowa ciągła kropkowana kropkowo-kreskowa przerywana
3 2 Przykład 1. Przykład użycia funkcji plot x=-pi:0.1:pi; y=sin(x); plot(x, y) Przykład 2. Przykład tworzenia wykresy dwuwymiarowego z dwóch wektorów X=[ ]; Y=[ ]; plot(x, Y) Zadanie 1. Proszę narysować wykres funkcji cosinus i tangens. Zadanie 2. Należy wykonać wykresy w skali liniowej, logarytmicznej i semilogarytmicznej dla dowolnej serii danych (min 10 punktów). Zadanie 3. Należy wykonać wykresy funkcji sinus i cosinus. Pytanie 1. Co oznacza taki opis lini wo? fplot Funkcja fplot służy do rysowania wykresów zależności funkcyjnych, tzn. rysuje wykres funkcji o nazwie określonej przez parametr f. fplot(f, granice) fplot(f, granice, n) fplot(f, granice, n, kąt) fplot(f, granice, n, kąt, podprzedziały) [x, y]=fplot(...) gdzie: f łańcuch znaków stanowiący nazwę pliku zawierającego rysowaną funkcję, granice dwuelementowy wektor opisujący granice przedziału w jaki m ma być narysowany wykres, n liczba określająca minimalną liczbę punktów, uwzględnianych przy sporządzaniu wykresu, kąt liczba określająca kąt w stopniach między sąsiednimi odcinkami wykresu powyżej jakiego zwiększana jest liczba punktów próbkowania, poprzedzały skalar określający maksymalną liczbę punktów próbkowania, jaka może zostać dodana w gwałtownie zmieniających się miejscach wykresu. Przykład 3. Przykład użycia funkcji fplot
4 3 Należy utworzyć m plik fff.m zawierający funkcję: function y=fff(x) y=sin(3*pi*atan(x)); A następnie: [xx, yy]=fplot( fff, [-10 10]); x=-10:0.5:10; y=fff(x); subplot(2, 1, 1) plot(x, y) title( plot ) subplot(2, 1, 2) plot(xx, yy) title( fplot ) Pytanie 2. Jaka jest różnica pomiędzy funkcją plot, a fplot? linspace v=linspace(x1, x2, N) v=linspace(x1, x2) Funkcja linspace generuje wierszowy wektor N liczb rozłożonych równomiernie w przedziale od x1 do x2. Wywołana z dwoma parametrami funkcja wygeneruje 100 liczb. logspace v=logspace(d1, d2, N) v=logspace(d1, d2) Funkcja linspace generuje wierszowy wektor N liczb rozłożonych logarytmicznie w przedziale od 10 d1 do 10 d2 włącznie. Wywołana z dwoma parametrami funkcja wygeneruje 50 liczb. Zadanie 4. Należy wykonać wykres przy pomocy funkcji plot z wykorzystaniem wektorów wygenerowanych przy pomocy funkcji linspace i logspace. ZARZĄDZANIE WIELOMA RYSUNKAMI - OKNA GRAFICZNE I OPISYWANIE WYKRESÓW W oknie graficznym programu MATLAB można umieścić maksymalnie cztery układy współrzędnych (cztery rysunki) dzieląc okno na dwa wiersze i dwie kolumny. Podziału okna graficznego dokonuje się przy pomocy funkcji: subplot
5 4 subplot(m, n, p) subplot(mnp) gdzie: m liczba wykresów które mają się zmieścić w pionie, n liczba wykresów które mają się zmieścić w poziomie, p numer wykresu, który zostanie narysowany najbliższym wywołaniem funkcji plot, wykresy są numerowane w wierszach od lewej do prawej, a wiersze od góry do dołu. Wykresy można uzupełnić, opisując osie, dodając siatkę współrzędnych, nadając tytuł względnie umieszczając tekst lub opis krzywych na wykresie. Służą do tego następujące polecenia umieszczone za instrukcją rysowania: grid grid grid on grid off Funkcja grid umożliwia naniesienie na wykres pomocniczej siatki współrzędnych. xlabel xlabel(tekst) Funkcja ta wpisuje łańcuch tekstowy pod poziomą osią aktywnego układu współrzędnych. ylabel ylabel(tekst) Funkcja ta wpisuje łańcuch tekstowy obok osi y aktywnego układu współrzędnych. title title(tekst) Funkcja ta umieszcza tytuł nad wykresem. text text(x, y, tekst)
6 5 Umieszczenie tekstu w miejscu bieżącego wykresu; x, y, wyznaczają punkt początku tekstu w takich jednostkach w jakich wyskalowane są osie x i y. gtext gtext(tekst) Umieszczenie łańcucha tekstowego tekst za pomocą myszy komputerowej. Zadanie 5. Należy wykreślić cztery wykresy w jednym oknie graficznym, a następnie opisać tytuły i osie. NAKŁADANIE RYSUNKÓW W JEDNYM UKŁADZIE WSPÓŁRZĘDNYCH Wykreślenie kilku krzywych w jednym układzie współrzędnych jest możliwe na dwa sposoby: przez umieszczenie danych do rysowania w macierzy, przez nakładanie kolejno generowanych wykresów. plot(x, Y) Wykreślanie w jednym układzie współrzędnych kolumn lub wierszy macierzy Y w funkcji argumentów zawartych w wektorze x. plot(y) Wykreślenie krzywych dla danych zawartych w poszczególnych kolumnach Y w funkcji kolejnych numerów wierszy tej macierzy, plot(x, Y) Wykreślenie kolumn macierzy X w funkcji kolumn macierzy Y w jednym układzie współrzędnych, jeżeli obie macierze mają te same wymiary. plot(x1, Y1, X2, Y2,...) Wykreślenie lini dla poszczególnych par X, Y, przy czym wymiary par mogą być wzajemnie różne. Drugą możliwością jest wykreślenie w jednym układzie współrzędnych krzywych, których dane są zawarte w osobnych macierzach lub wektorach. Stosuję się do tego celu instrukcję hold. hold hold
7 6 hold on hold off Sterowanie nakładaniem kolejno generowanych wykresów przy zatrzymaniu skalowania osi i miejsca w oknie graficznym. Zadanie 6. Należy wykreślić wykresy funkcji sinus i cosinus w jednym układzie współrzędnych. 5. WYKRESY DANYCH DYSKRETNYCH bar(y) Funkcja bar(y) wykreśla słupki wartości zawartych w wektorze y; rozmieszczenie słupków jest równomierne. bar(x, y, S) Funkcja bar(x, y, S) wykreśla słupki wartości wektora y w funkcji wartości wektora x, które muszą mieć wartości rosnące, równomiernie odległe; S jest łańcuchem tekstowym, np. dla określenia koloru lini. [xb, yb]=bar(x, y) Funkcja [xb, yb]=bar(x, y) zwraca wektory xb i yb w taki sposób, że instrukcją plot(xb, yb) można wykreślić wykres słupkowy.; Stem ZADANIA DO WYKONANIA Proszę wpisać poniższe przykłady wykresów 2D: 1. Algorytm: y=sin(t) 2. Transformata Fouriera dla y=sin(wt). clear; t=0:0.001:1.023; y=sin(20*t); plot(t,y); clear; t=0:0.001:1.023;
8 7 y=sin(2*pi*10*t); y_f=fft(y); a_y=abs(y_f); plot(a_y); 3. Widmo transformaty Fouriera - generatory liczb losowych okresowych. clear; t=0:0.001:1.023 x(1)=5; a=52; m=112; for i=2:1024; x(i)=rem(a*x(i-1),m); y_f=fft(x); df=1000/1024; a_y=abs(y_f); f=0:df:1000-df; yc=a_y/max(a_y); subplot(2,1,1); plot(yc); subplot(2,1,2); plot(x); 4. Widmo transformaty Fouriera - generatory liczb losowych nieokresowych. clear; t=0:0.001:1.023 x(1)=5; a=48; m=886; for i=2:1024; x(i)=rem(a*x(i-1),m); y_f=fft(x); df=1000/1024; a_y=abs(y_f); f=0:df:1000-df; yc=a_y/max(a_y); subplot(2,1,1); plot(yc); subplot(2,1,2); plot(x); 6. Algorytmy: A =exp(t); y = A * cos( t );
9 8 %sterowanie fp = 100; fs1 = 5; fs2 = 2; Tmax = 5; t = 0:1/fp:Tmax; A1 = 10; A2 = 5; fi0 = 0; %algorytmy A= A1 * exp(-t); y= A.* cos(2 * pi * fs1 * t + fi0); %demonstracja figure(1); clf; hold on; grid on; plot(t, y, 'g'); 6. Algorytmy: s = rand(size(t)); y = cos( t ); y1 = cos (t ) + s; %sterowanie fp = 1000; fs = 5; Tmax = 0.5; t = 0:1/fp:Tmax; A = 1; fi0 = 0; %algorytmy s = rand(size(t)); y = A * cos(2 * pi * fs * t + fi0 ); y1 = A * cos(2 * pi * fs * t + fi0 ) + s; %demonstracja figure(1); clf; hold on; grid on; plot(t, y, 'g', t, y1, 'r'); 7. Algorytmy: Amod = exp(-t); y = Amod * sin(t ); y2 = sin( t); x = [y y2]; % --- STEROWANIE --- fp = 1000;
10 9 fs = 10; fs2 = 5; Tmax = 2; A = 1; fi0 = 0; fi02 = 0; t = 0:1/fp:Tmax; t2 = 0:1/fp:2*Tmax+1/fp; % --- ALGORYTM --- Amod = A * exp(-t); y = Amod.* sin(2 * pi * fs * t +fi0); y2 = A * sin(2 * pi * fs2 * t + fi02); x = [y y2]; % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf hold on; grid on; plot(t2, x, 'r') xlabel('t'); ylabel('y, y2, x'); 8. Algorytm: y1 = A * sin(t ); y2 = A2 * sin( t); y=y1+y2; % --- STEROWANIE --- fp = 1000; fs = 10; fs2 = 5; Tmax = 0.1; A = 1; A2 = 1; fi0 = 0; fi02 = 0; t = 0:1/fp:Tmax; % --- ALGORYTM --- y = A * sin(2 * pi * fs * t + fi0); y2 = A2 * sin(2 * pi * fs2 * t +fi02); % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf hold on; grid on; plot(t, y, 'g'); plot(t, y2, 'b'); plot(t, y+y2, 'r');
11 10 xlabel('t'); ylabel('a, A2, A+A2'); leg('+g', 'przebieg pierwszy', '+b', 'przebieg drugi', '+r', 'suma', 10); plot(t, y, '+g'); plot(t, y2, '+b'); plot(t, y+y2, '+r'); 9. Algorytm: Amod = A * exp(-t); - exp modulująca y = Amod.* sin(t); - sin modulowany % --- STEROWANIE --- fp = 1000; fs = 10; Tmax = 2; A = 1; fi0 = 0; t = 0:1/fp:Tmax; % --- ALGORYTM --- Amod = A * exp(-t); y = Amod.* sin(2 * pi * fs * t + fi0); % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf hold on; grid on; plot(t, y, 'r'); plot(t, Amod, 'g'); xlabel('t'); ylabel('a, exponenta'); leg('r', 'sin zmodulowany', 'g', 'exponenta'); 10. Algorytm: Amod = A * cos( t); - cos modulujący y = Amod.* sin( t); - sin zmodulowany % --- STEROWANIE --- fp = 1000; fs = 10; fs2 = 3; Tmax = 0.5; A = 1; fi0 = 0; fi02 = 10; t = 0:1/fp:Tmax;
12 11 % --- ALGORYTM --- Amod = A * cos(2 * pi * fs2 * t + fi02); y = Amod.* sin(2 * pi * fs * t + fi0); % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf hold on; grid on; plot(t, y, 'r'); plot(t, Amod, 'g'); plot(t, -Amod, 'b'); xlabel('t'); ylabel('a, exponenta'); leg('r', 'sin zmodulowany', 'g', 'cos modulujacy', 'b', 'cos modulajacy', 50); 11. Algorytm: y1 = X * sin (2 * pi * fs * t + fi0); y2 = Y * sin (2 * pi * fs2 * t +fi02); y3 = y1 + y2; fy3 = fft(y3); y31 = ifft(fy3); dy = (y3 - y31).* (y3 - y31); % --- STEROWANIE --- X = 2; Y =.5; fp = 1000; fs = 10; fs2 = 40; fi0 = 0; fi02 = 0; Tmax = 5; t = 0:1/fp:Tmax; % --- ALGORYTM --- y1 = X * sin (2 * pi * fs * t + fi0); y2 = Y * sin (2 * pi * fs2 * t +fi02); y3 = y1 + y2; fy3 = fft(y3); y31 = ifft(fy3); dy = (y3 - y31).* (y3 - y31); % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf hold on; grid on; %plot(t, y1, 'g'); %plot(t, y2, 'b');
13 12 plot(t, y3, 'r'); title('przebieg'); figure(2); clf hold on; grid on; F = fft(y3); subplot(2, 1, 1), plot(t, abs(f), 'b'); title('amplituda'); grid on; subplot(2, 1, 2), plot(t, angle(f), 'r'); title('faza'); grid on; figure(3); clf subplot(2,1,1),plot(t, y3,'g', t, y31, '.r'); subplot(2,1,2),plot(t, dy); 13. Algorytmy: y1 = X * sin (2 * pi * fs * t + fi0 ); y2 = rand(size(t)); przebieg jednostajny y3 = randn(size(t)); przebiegnormalny % --- STEROWANIE --- X = 2; fp = 1000; fs = 10; fi0 = 0; Tmax = 1; t = 0:1/fp:Tmax; t1 = 0:1/fp:2*Tmax; % --- ALGORYTM --- y1 = X * sin (2 * pi * fs * t + fi0 ); y2 = rand(size(t)); %jednostajny y3 = randn(size(t)); %normalny % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf subplot(3,1,1), plot(t, y1, 'g'); grid on; subplot(3,1,2), plot(t, y2, 'r'); grid on; subplot(3,1,3), plot(t, y3, 'b'); grid on; figure(2); clf; subplot(3,1,1), hist(y1);title('sygnał z pkt. 1'); subplot(3,1,2), hist(y2);title('szum o rozkładzie jednostajnym'); subplot(3,1,3), hist(y3);title('szum o rozkładzie normalnym'); figure(3); clf; subplot(3,1,1), plot(t1, xcorr(y1),'g'); title('syganł z pkt. 1');grid on;
14 13 subplot(3,1,2), plot(t1, xcorr(y2),'g'); title('szum o rozkładzie jednostajny ');grid on; subplot(3,1,3), plot(t1, xcorr(y3),'g'); title('szum o rozkładzie normalnym');grid on; figure(4); clf; subplot(3,1,1), plot(t1, xcov(y1),'r'); title('syganł z pkt. 1');grid on; subplot(3,1,2), plot(t1, xcov(y2),'r'); title('szum o rozkładzie jednostajny ');grid on; subplot(3,1,3), plot(t1, xcov(y3),'r'); title('szum o rozkładzie normalnym');grid on; 14. Algorytmy: s = rand(size(t); y1 = X * sin ( t ); y2 = Y * sin ( t ); y3 = y1 + y2; y3s = y1 + y2 + s; % --- STEROWANIE --- X = 2; Y =.5; fp = 1000; fs = 10; fs2 = 40; fi0 = 0; fi02 = 0; Tmax =.5; t = 0:1/fp:Tmax; % --- ALGORYTM --- s = rand(size(t/6)); y1 = X * sin (2 * pi * fs * t + fi0); y2 = Y * sin (2 * pi * fs2 * t +fi02); y3 = y1 + y2; y3s = y1 + y2 + s; % --- PREZENTACJA --- figure(1); clf hold on; grid on; %plot(t, y1, 'g'); %plot(t, y2, 'b'); subplot(2, 1, 1), plot(t, y3, 'r'); title('przebieg "czysty"'); subplot(2, 1, 2), plot(t, y3s, 'g'); title('przebieg "zaszumiony"'); figure(2); clf hold on; grid on; F = fft(y3); Fs = fft(y3s);
15 14 subplot(4, 1, 1), plot(t, abs(f), 'b'); title('amplituda przebiegu "czystego"'); grid on; subplot(4, 1, 2), plot(t, abs(fs), 'b'); title('amplituda przebiegu "zaszumionego"'); grid on; subplot(4, 1, 3), plot(t, angle(f), 'r'); title('faza przebiegu "czystego"'); grid on; subplot(4, 1, 4), plot(t, angle(fs), 'r'); title('faza przebiegu "zaszumionego"'); grid on; 15. Porównanie FFT z podziałem czasowym z ''FFT'' wbudowanym % dane clear all; close all; t = 0:0.01:2; %t = 0:0.001:1; f = 5; x = 1 * sin(2 * pi * f * t + 0); %x = 1 * sin(2 * pi * f * t + 0) + 1 * sin(2 * pi * 10 * f * t + 0); %%% uzupełnienie do 2^n %%% a = log2(length(x)); b = floor(log2(length(x))); if (a - b) for lp1 = length(x):1:2^(b+1) x(lp1) = 0; e = log2(length(x)); kr = length(x)/2; p = 0; krkr = 1; % obliczenia lb = log2(length(x)); in = 0:length(x)-1;
16 15 bi = zeros(length(x), lb); for lp1 = 1:length(x) for lp2 = 1:lb po = 2^(lb - lp2); if in(lp1) - po >= 0 bi(lp1, lp2) = 1; in(lp1) = in(lp1) - po; ob = fliplr(bi); oi = zeros(1, length(x)); for lp1 = 1:length(x) for lp2 = 1:lb po = 2^(lb - lp2); if ob(lp1, lp2) == 1 oi(lp1) = oi(lp1) + po; xo = x(oi + 1); xo_ = x(oi + 1); for ee = 1:1:e % disp(sprintf('etap %d', ee)); for krkr = 1:2^(ee-1):kr lr = 2^(ee - 1); r = 0; fr = lr; for p = 2*(krkr-1):1:2*(krkr-1)+(2^(ee-1)-1) % disp(sprintf('p= %d \t q= %d \t r=%d',p,p+2^(ee-1), r));
17 16 q = p + 2^(ee - 1); X(p + 1) = xo(p + 1) + exp(-i * 2 * pi * r / length(x)) * xo(q + 1); X(q + 1) = xo(p + 1) - exp(-i * 2 * pi * r / length(x)) * xo(q + 1); r = r + 2^(e - ee); fr = fr - 1; if fr == 0 r = 0; fr = lr; p = 0; xo = X; XX = fft(x); % prezentacja scrsz = get(0,'screensize'); xx = scrsz(3)*0.075; x_ = scrsz(3)*0.87; yy = scrsz(4)*0.06; y_ = scrsz(4)*0.9; figure(1); clf; set(1,'position', [xx yy x_ y_], 'MenuBar', 'none', 'Name', ' porównanie FFT z podziauem czasowym z ''FFT'' wbudowanom', 'NumberTitle', 'off'); axes('position', [ ]); plot(x); ylim = get(gca, 'YLim'); axis([0 length(x) ylim]); xlabel('k'); ylabel('x(k)'); title(sprintf('sygnau uzupełniony do 2^%d, czyli %d', e, length(x))); axes('position', [ ]); plot(abs(x), 'r'); ylim = get(gca, 'YLim'); axis([0 length(x) ylim]); xlabel('k'); ylabel(' X(k) '); title('widmo amplitudowe obliczone FFT z podziauem');
18 17 axes('position', [ ]); plot(abs(xx), 'g'); ylim = get(gca, 'YLim'); axis([0 length(x) ylim]); xlabel('k'); ylabel(' XX(k) '); title('widmo amplitudowe FFT wbudowanej'); axes('position', [ ]); plot(abs(xx) - abs(x)); ylim = get(gca, 'YLim'); axis([0 length(x) ylim]); xlabel('k'); ylabel('[ X(k) - XX(k) ]'); title('wska nik różnic pomiędzy FFT z podziauem a FFT wbudowanym'); 16. Transformata Fourier'a % dane clear all; f = 10; N = 99; t = 0:0.005:10; x = 1 * sin(2 * pi * f * t + 0); for i = 1:1:(3 * N + 1) X(i) = 0; % obliczenia for k = 0:1:(3 * N - 1) for n = 0:1:(N - 1) X(k + 1) = X(k + 1) + x(n + 1) * exp(-j * ( (2 * pi) / N ) * k * n); XX = fft(x, N); adif = abs(xx(1:1:99)) - abs(x(1:1:99)); fdif = unwrap(angle(xx(1:1:99))) - unwrap(angle(x(1:1:99))); % prezentacja scrsz = get(0,'screensize');
19 18 xx = scrsz(3)*0.125; x_ = scrsz(3)*0.87; yy = scrsz(4)*0.06; y_ = scrsz(4)*0.9; figure(1); clf; set(1,'position', [xx yy x_ y_], 'MenuBar', 'none', 'Name', ' transformata Fourier''a', 'NumberTitle', 'off'); subplot(3, 1, 1); plot(100 * t, x); hold on; plot(100 * t, x, '.r'); xlabel('n'); ylabel('x(n)'); axis([ ]); title('sygnał'); set(gca, 'Position', [ ]); subplot(3, 1, 2); plot(1:1:100, abs(x(1:1:100))); hold on; plot(101:1:298, abs(x(101:1:298)), 'g'); xlabel('k'); ylabel(' X(k) '); axis([ ]); title('widmo amplitudowe'); set(gca, 'Position', [ ]); subplot(3, 1, 3); plot(1:1:100, unwrap(angle(x(1:1:100)))); hold on; plot(100:1:298, unwrap(angle(x(100:1:298))), 'g'); xlabel('k'); ylabel('arg(x(k))'); title('widmo fazowe'); set(gca, 'Position', [ ]); figure(2); clf; set(2,'position', [xx yy x_ y_], 'MenuBar', 'none', 'Name', ' porównanie transformaty ze wzoru z funkcja ''fft''', 'NumberTitle', 'off'); axes('position', [ ]); plot(abs(x(1:1:101)), 'r'); axis([ ]); xlabel('k'); ylabel(' X(k) '); title('widmo amplitudowe ''wzór'''); axes('position', [ ]); plot(abs(xx), 'g'); axis([ ]); xlabel('k'); ylabel(' XX(k) '); title('widmo amplitudowe ''fft'''); axes('position', [ ]); plot(adif.*adif, '.'); hold on; plot(adif.*adif, 'm'); axis([ e-26]); xlabel('k'); ylabel('[ X(k) - XX(k) ]^2'); title('wska nik różnic pomiędzy fft a ''wzorem'''); axes('position', [ ]); plot(unwrap(angle(x(1:1:99))), 'r');
20 19 xlabel('k'); ylabel('arg(x(k))'); title('widmo fazowe ''wzór'''); axes('position', [ ]); plot(unwrap(angle(xx)), 'g'); xlabel('k'); ylabel('arg(xx(k))'); title('widmo fazowe ''fft'''); axes('position', [ ]); plot(fdif.*fdif, '.'); hold on; plot(fdif.*fdif, 'm'); axis([ e-24]); xlabel('k'); ylabel('[arg(x(k))-arg(xx(k))]^2'); title('wska ''wzorem'''); figure(3); clf; nik różnic pomiędzy fft a set(3,'position', [ ], 'MenuBar', 'none', 'Name', ' :)', 'NumberTitle', 'off'); p(1) = uicontrol('style', 'pushbutton', 'String', 'Close All', 'Position', [ ], 'Callback', 'sw'); p(2) = uicontrol('style', 'pushbutton', 'String', 'Fourier', 'Position', [ ], 'Callback', 'sw'); p(3) = uicontrol('style', 'pushbutton', 'String', 'Porównanie', 'Position', [ ], 'Callback', 'sw'); figure(1); 17. Liniowa zmiana częstotliwości, dewiacja częstotliwości %%% dane f = 10; df = 15; fp = 1000; w0 = 2 * pi * f; dw0 = 2 * pi * df; n = 1:2048; t = 1/fp.*n; N = 700; k = (dw0/n)*fp; wm = 10; Df = 150;
21 20 %%% obliczenia %% punkt (1a) %% y1a = sin(w0*t+(1/2)*k*(t.*t)); %% punkt (1b) %% y1b = sin(w0*t - (Df/(2*pi*wm))*cos(wm*t)); %% punkt (2a) %% X2a = fft(y1a); X2b = fft(y1b); %% punkt (2b) %% %%% prezentacja scrsz = get(0,'screensize'); xx = scrsz(3)*0.15; x_ = scrsz(3)*0.8; yy = scrsz(4)*0.1; y_ = scrsz(4)*0.8; figure(1); clf; set(1,'position', [xx yy x_ y_], 'MenuBar', 'none', 'Name', ' liniowa zmiana czestotliwosci', 'NumberTitle', 'off'); subplot(2, 1, 1); plot(y1a); axis([ get(gca, 'YLim')]); title('liniowa zmiana f'); subplot(2, 2, 3); plot(abs(x2a)); axis([0 300 get(gca, 'YLim')]); title('fft sygnau'); subplot(2, 2, 4); specgram(y1a); axis([get(gca, 'XLim') 0 0.2]); title('specgram sygnau'); figure(2); clf; set(2,'position', [xx yy x_ y_], 'MenuBar', 'none', 'Name', ' dewiacja czestotliwosci', 'NumberTitle', 'off'); subplot(2, 1, 1); plot(y1b); axis([ get(gca, 'YLim')]); title('dewuiacyjna zmiana f');
22 21 subplot(2, 2, 3); plot(abs(x2b)); axis([0 300 get(gca, 'YLim')+0.1*get(gca, 'YLim')]); title('fft sygnau'); subplot(2, 2, 4); specgram(y1b); axis([get(gca, 'XLim') 0 0.2]); title('specgram sygnau');
23 22
Graficzna prezentacja wyników
Graficzna prezentacja wyników Wykonał: ŁUKASZ BURDACH ETI 9.3 Przy pierwszym wywołaniu funkcji rysującej wykres otwarte zostaje okno graficzne, które jest potem wykorzystywane domyślnie (jest tzw. oknem
Bardziej szczegółowoMATLAB ŚRODOWISKO MATLABA OPIS, PODSTAWY
MATLAB ŚRODOWISKO MATLABA OPIS, PODSTAWY Poszukiwanie znaczeń funkcji i skryptów funkcja help >> help % wypisuje linki do wszystkich plików pomocy >> help plot % wypisuje pomoc dotyczą funkcji plot Znaczenie
Bardziej szczegółowoElementy okna MatLab-a
MatLab część IV 1 Elementy okna MatLab-a 2 Elementy okna MatLab-a 3 Wykresy i przydatne polecenia Wywołanie funkcji graficznej powoduje automatyczne otwarcie okna graficznego Kolejne instrukcje graficzne
Bardziej szczegółowoPODSTAWY INFORMATYKI 1 MATLAB CZ. 3
PODSTAWY INFORMATYKI 1 MATLAB CZ. 3 TEMAT: Program Matlab: Instrukcje sterujące, grafika. Wyrażenia logiczne Wyrażenia logiczne służą do porównania wartości zmiennych o tych samych rozmiarach. W wyrażeniach
Bardziej szczegółowoPodstawowe operacje graficzne.
Podstawowe operacje graficzne. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z możliwościami graficznymi środowiska GNU octave, w tym celu: narzędziami graficznymi, sposobami konstruowania wykresów
Bardziej szczegółowoMetody i analiza danych
2015/2016 Metody i analiza danych Funkcje, pętle i grafika Laboratorium komputerowe 3 Anna Kiełbus Zakres tematyczny 1. Funkcje i skrypty Pętle i instrukcje sterujące 2. Grafika dwuwymiarowa 3. Grafika
Bardziej szczegółowoTWORZENIE WYKRESÓW (1)
TWORZENIE WYKRESÓW (1) Pewne wykresy można wygenerować za pomocą jednego polecenia, np.: graf2d, graf2d2, peaks, membrane, penny, earthmap, xfourier, xpklein, Lorenz, graf3d. Okno graficzne można wyczyścić
Bardziej szczegółowoGrafika w Matlabie. Wykresy 2D
Grafika w Matlabie Obiekty graficzne wyświetlane są w specjalnym oknie, które otwiera się poleceniem figure. Jednocześnie może być otwartych wiele okien, a każde z nich ma przypisany numer. Jedno z otwartych
Bardziej szczegółowoOperatory arytmetyczne
Operatory arytmetyczne Działanie Znak Dodawanie + Odejmowanie - Mnożenie macierzowe * Mnożenie tablicowe.* Dzielenie macierzowe / Dzielenie tablicowe./ Potęgowanie macierzowe ^ Potęgowanie tablicowe.^
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA PRZEDMIOT : : LABORATORIUM PODSTAW AUTOMATYKI 1. WSTĘP DO
Bardziej szczegółowoLaboratorium Algorytmy Obliczeniowe. Lab. 9 Prezentacja wyników w Matlabie
Laboratorium Algorytmy Obliczeniowe Lab. 9 Prezentacja wyników w Matlabie 1. Wyświetlanie wyników na ekranie: W Matlabie możliwe są następujące sposoby wyświetlania wartości zmiennych: a. wpisując w programie
Bardziej szczegółowoGrafika dwu- i trójwymiarowa MATLABie
Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 5 Grafika dwu- i trójwymiarowa MATLABie 1. Wprowadzenie W środowisku MATLAB dostępna są bardzo szerokie możliwości wizualizacji danych w postaci różnego
Bardziej szczegółowoGraficzna prezentacja wyników w MATLABIE
Graficzna prezentacja wyników w MATLABIE Bondos Magdalena Eti 9.1 Obiekty graficzne KaŜdy rysunek bądź wykres składa się z szeregu obiektów graficznych KaŜdy obiekt posiada atrybuty, które moŝe ustawiać
Bardziej szczegółowoScilab - podstawy. Wersje instalacyjne programu Scilab mogą zostać pobrane ze strony
Scilab - podstawy Scilab jest środowiskiem numerycznym, programistycznym i numerycznym dostępnym za darmo z INRIA (Institut Nationale de Recherche en Informatique et Automatique). Jest programem podobnym
Bardziej szczegółowoMatlab II skrypty, funkcje, wizualizacja danych. Piotr Wróbel Pok. B 4.22
Matlab II skrypty, funkcje, wizualizacja danych Piotr Wróbel piotr.wrobel@igf.fuw.edu.pl Pok. B 4.22 Metody numeryczne w optyce 2017 Skrypty Pierwszy skrypt: Home->NewScript Home -> New->NewScript Zakładka
Bardziej szczegółowoWizualizacja funkcji w programie MATLAB
Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego 15 listopada 2008 Funckja plot Funkcja plot3 Wizualizacja funkcji jednej zmiennej Do wizualizacji funkcji jednej zmiennej w programie MATLAB wykorzystywana jest
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do pakietów MATLAB/GNU Octave
Wprowadzenie do pakietów MATLAB/GNU Octave Ireneusz Czajka wersja poprawiona z 2017 Chociaż dla ścisłości należałoby używać zapisu MATLAB/GNU Octave, w niniejszym opracowaniu używana jest nazwa Matlab,
Bardziej szczegółowoProgramowanie: grafika w SciLab Slajd 1. Programowanie: grafika w SciLab
Programowanie: grafika w SciLab Slajd 1 Programowanie: grafika w SciLab Programowanie: grafika w SciLab Slajd 2 Plan zajęć 1. Wprowadzenie 2. Wykresy 2-D 3. Wykresy 3-D 4. Rysowanie figur geometrycznych
Bardziej szczegółowoŚRODOWISKO MATLAB cz.4 Tworzenie wykresów funkcji
Wydział Elektryczny Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Metrologii Instrukcja do pracowni z przedmiotu Podstawy Informatyki Kod przedmiotu: TSC 3 Ćwiczenie pt. ŚRODOWISKO MATLAB cz.4 Tworzenie wykresów
Bardziej szczegółowoWartości x-ów : Wartości x ów można w Scilabie zdefiniować na kilka sposobów, wpisując odpowiednie polecenie na konsoli.
Notatki z sesji Scilaba Istnieje możliwość dokładnego zapisu przebiegu aktualnej sesji pracy ze Scilabem: polecenie diary('nazwa_pliku.txt') powoduje zapis do podanego pliku tekstowego wszystkich wpisywanych
Bardziej szczegółowoMATLAB PROJEKTOWANIE GRAFICZNE. Maciej Ulman ETI 9.2. Funkcje graficzne moŝna podzielić na cztery podstawowe grupy:
MATLAB PROJEKTOWANIE GRAFICZNE Maciej Ulman ETI 9.2 Funkcje graficzne moŝna podzielić na cztery podstawowe grupy: przeznaczone do tworzenia wykresów dwu- i trójwymiarowych, prezentujące wykresy ciągłe
Bardziej szczegółowoLaboratorium Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu praktyczne przedstawienie grafiki 3D.
Podstawy Informatyki 1 Laboratorium 10 1. Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu praktyczne przedstawienie grafiki 3D. 2. Wprowadzenie Grafika trójwymiarowa jest to przedstawienie na płaszczyźnie ekranu monitora
Bardziej szczegółowoMATLAB wprowadzenie śycie jest zbyt krótkie, aby tracić czas na pisanie pętli!
Modele układów dynamicznych - laboratorium MATLAB wprowadzenie śycie jest zbyt krótkie, aby tracić czas na pisanie pętli! 1 2 MATLAB MATLAB (ang. matrix laboratory) to pakiet przeznaczony do wykonywania
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do środowiska
Wprowadzenie do środowiska www.mathworks.com Piotr Wróbel piotr.wrobel@igf.fuw.edu.pl Pok. B 4.22 Metody numeryczne w optyce 2017 Czym jest Matlab Matlab (matrix laboratory) środowisko obliczeniowe oraz
Bardziej szczegółowoĆwiczenia 11 (12) (4 godziny). Wizualizacja i manipulacja w Matlabie
Ćwiczenia 11 (12) (4 godziny). Wizualizacja i manipulacja w Matlabie 1. Tworzenie animacji Wykres funkcji znajduje się poniżej: W środowisku Matlab, możemy tworzyć różnego rodzaju wykresy przy wykorzystaniu
Bardziej szczegółowoWykresy i obiekty graficzne w Matlabie
Wykresy i obiekty graficzne w Matlabie Dr inż. Z. Rudnicki Wykresy dwuwymiarowe (2D) - funkcja plot plot(x,y)- Dla danych wektorów x, y rysuje wykres liniowy plot(y) - Wykres liniowy wartości y, a na osi
Bardziej szczegółowoPodstawy MATLABA, cd.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Przetwarzanie Sygnałów Studia Podyplomowe, Automatyka i Robotyka Podstawy MATLABA, cd. 1. Wielomiany 1.1. Definiowanie
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki. Mateusz Saków
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Mateusz Saków Nr albumu: 1974 Projekt z Mechatroniki Analiza układów drgających - nr przykładu. Kierunek studiów: Mechatronika Prowadzący: mgr inż. Mateusz
Bardziej szczegółowoWykresy. Lekcja 10. Strona 1 z 11
Lekcja Strona z Wykresy Wykresy tworzymy:. Z menu Insert Graph i następnie wybieramy rodzaj wykresu jaki chcemy utworzyć;. Z menu paska narzędziowego "Graph Toolbar" wybierając przycisk z odpowiednim wykresem;
Bardziej szczegółowoLaboratorium 3 Grafika 2D i 3D w Matlabie. Wprowadzenie do programowania
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Elektrotechnika niestacjonarne-zaoczne pierwszego stopnia z tyt. inżyniera
Bardziej szczegółowozajęcia 2 Definiowanie wektorów:
zajęcia 2 Plan zajęć: definiowanie wektorów instrukcja warunkowa if wykresy Definiowanie wektorów: Co do definicji wektora: Koń jaki jest, każdy widzi Definiowanie wektora w Octave v1=[3,2,4] lub: v1=[3
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski
Metody numeryczne Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski Elektrotechnika stacjonarne-dzienne pierwszego stopnia
Bardziej szczegółowoLaboratorium Komputerowego Wspomagania Analizy i Projektowania
Laboratorium Komputerowego Wspomagania Analizy i Projektowania Ćwiczenie 5. Podstawowe operacje graficzne. Opracował: dr inż. Sebastian Dudzik. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z możliwościami
Bardziej szczegółowoPODSTAWY TWORZENIA WYKRESÓW ORAZ HANDLE GRAPHICS
PODSTAWY TWORZENIA WYKRESÓW ORAZ HANDLE GRAPHICS GRAFIKA ZESTAWIENIE FUNKCJI Funkcje graficzne są umieszczone w pięciu podkatalogach katalogu *Matlab\Toolbox\Matlab: \graph2d - grafika 2-wymiarowa \graph3d
Bardziej szczegółowoSCILAB. Wprowadzenie do Scilaba: http://www.scilab.org/content/download/1754/19024/file/introscilab.pdf
SCILAB Wprowadzenie Scilab jest środowiskiem programistycznym i numerycznym dostępnym za darmo z INRIA (Institut Nationale de Recherche en Informatique et Automatique). Jest programem podobnym do MATLABa
Bardziej szczegółowoModelowanie Systemów Dynamicznych Studia zaoczne, Automatyka i Robotyka, rok II. Podstawy MATLABA, cz2.
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Modelowanie Systemów Dynamicznych Studia zaoczne, Automatyka i Robotyka, rok II Podstawy MATLABA, cz2. 1. Wielomiany
Bardziej szczegółowoSpis treści MATLAB CZ. 4 TWORZENIE WYKRESÓW FUNKCJI. Technologie Informacyjne. Instrukcja do pracowni specjalistycznej z przedmiotu
Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Metrologii Instrukcja do pracowni specjalistycznej z przedmiotu Technologie Informacyjne MATLAB CZ. 4 TWORZENIE WYKRESÓW
Bardziej szczegółowoPodstawowe wiadomości o programie SciLab wykresy
Fizyka Komputerowa SciLab podstawy 1 Podstawowe wiadomości o programie SciLab wykresy 1 Wykresy 2D (dwuwymiarowe) 1.1 Podstawowym poleceniem do sporządzania wykresów dwuwymiarowych (płaskich) jest plot2d
Bardziej szczegółowoUsługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, Bielsko-Biała
Usługi Informatyczne "SZANSA" - Gabriela Ciszyńska-Matuszek ul. Świerkowa 25, 43-305 Bielsko-Biała NIP 937-22-97-52 tel. +48 33 488 89 39 zwcad@zwcad.pl www.zwcad.pl Aplikacja do rysowania wykresów i oznaczania
Bardziej szczegółowoInterpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne
Interpolacja, aproksymacja całkowanie Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne Aproksymacja Punkty kontrolne jedynie sterują kształtem krzywej INTERPOLACJA Zagadnienie interpolacji można sformułować
Bardziej szczegółowoGENERACJA PRZEBIEGU SINUSOIDALNEGO.
GENERACJA PRZEBIEGU SINUSOIDALNEGO. Podstawą generacji sygnału sinusoidalnego jest równanie różnicowe wyprowadzone w sposób następujący. Transmitancja układu generującego jest równa: Na wyjściu spodziewany
Bardziej szczegółowoScilab - wprowadzenie
Strona 1 Scilab jest darmowym programem (freeware) przeznaczonym do badań matematycznych. Może pomóc w statystycznym opracowaniu wyników badań (pomiarów). Można przy jego pomocy rysować grafy, wykresy
Bardziej szczegółowoInterfejs graficzny Matlaba
Wywołanie okna - figure fig = figure; Nastawy i odczyt parametrów okna set(fig, parametr, wartość ); get(fig, parametr ) Relacje podrzędności podstawowych obiektów GUI figure uimenu, uicontrol, axes axes
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 3 Generacja realizacji zmiennych losowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia: Generowanie
Bardziej szczegółowo1) Podstawowe obliczenia. PODSTAWY AUTOMATYKI I ROBOTYKI Laboratorium. Wykonał: Łukasz Konopacki Sala 125. Grupa: poniedziałek/p,
PODSTAWY AUTOMATYKI I ROBOTYKI Laboratorium Wykonał: Sala 125 Łukasz Konopacki 155796 Grupa: poniedziałek/p, 16.10 18.10 Prowadzący: Dr.inż.Ewa Szlachcic Termin oddania sprawozdania: Ocena: Matlab - firmy
Bardziej szczegółowoPODSTAWY AUTOMATYKI. MATLAB - instrukcje i funkcje zewnętrzne. Grafika w Matlabie. Wprowadzenie do biblioteki Control System Toolbox.
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI Katedra Inżynierii Systemów Sterowania PODSTAWY AUTOMATYKI MATLAB - instrukcje i funkcje zewnętrzne. Grafika w Matlabie. Wprowadzenie do biblioteki Control System Toolbox.
Bardziej szczegółowoPODSTAWY INŻYNIERII SYSTEMÓW TECHNICZNYCH
PODSTAWY INŻYNIERII SYSTEMÓW TECHNICZNYCH Charakterystyka programu MATLAB Dzadz Łukasz pok. 114 lukasz.dzadz@uwm.edu.pl Tel. 523-49-40 Katedra Inżynierii Systemów WNT UWM w Olsztynie TEMATYKA ĆWICZEŃ Charakterystyka
Bardziej szczegółowoProgram na zaliczenie: Odejmowanie widm
Piotr Chojnacki: MATLAB Program na zaliczenie: Odejmowanie widm {Poniższy program ma za zadanie odjęcie dwóch widm od siebie. Do poprawnego działania programu potrzebne są trzy funkcje: odejmowaniewidm.m
Bardziej szczegółowoMathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje
Mathcad c.d. - Macierze, wykresy 3D, rozwiązywanie równań, pochodne i całki, animacje Opracował: Zbigniew Rudnicki Powtórka z poprzedniego wykładu 2 1 Dokument, regiony, klawisze: Dokument Mathcada realizuje
Bardziej szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennych oraz ich wykresy Zbigniew Koza Wydział Fizyki i Astronomii Wrocław, 2016 WSTĘP Funkcje wielu zmiennych Dotychczas zajmowaliśmy się funkcjami rzeczywistymi: argumentem była jedna
Bardziej szczegółowo, h(x) = sin(2x) w przedziale [ 2π, 2π].
Informatyczne podstawy projektowania, IŚ, / Maima, część II. Rysowanie wykresów w dwu i trzech wymiarach (zob. 5). a. Otwórz panel okna Wykres D i zapoznaj się z nim. Wyrażenie(a) - tutaj wpisujemy funkcję
Bardziej szczegółowoLaboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów
Laboratorium Cyfrowego Przetwarzania Obrazów Ćwiczenie 1 Wprowadzenie do MATLAB'a Opracowali: - dr inż. Beata Leśniak-Plewińska - dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład Inżynierii Biomedycznej, Instytut Metrologii
Bardziej szczegółowoVII. WYKRESY Wprowadzenie
VII. WYKRESY 7.1. Wprowadzenie Wykres jest graficznym przedstawieniem (w pewnym układzie współrzędnych) zależności pomiędzy określonymi wielkościami. Ułatwia on interpretację informacji (danych) liczbowych.
Bardziej szczegółowoInformatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS
Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania Excel Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS cz.4 Slajd 1 Slajd 2 Najlepszym sposobem prezentacji danych jest prezentacja graficzna. Z pomocą wykresu
Bardziej szczegółowoKATEGORIA OBSZAR WIEDZY
Moduł 6 - Grafika menedżerska i prezentacyjna - od kandydata wymaga się umiejętności posługiwania się programem komputerowym do tworzenia. Zdający powinien posiadać umiejętności wykonania następujących
Bardziej szczegółowoUkład scalony UL 1111
1 Układ scalony UL 1111 Punkty lutownicze prostokątne najczęściej wykorzystujemy do projektowania punktów lutowniczych na płytce drukowanej służące najczęściej do wlutowywania podstawek lub układów scalonych
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w modelowaniu i analizie danych
Wprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w modelowaniu i analizie danych Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022
Bardziej szczegółowoPracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki. Podstawy Informatyki i algorytmizacji
Pracownia Informatyczna Instytut Technologii Mechanicznej Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Podstawy Informatyki i algorytmizacji wykład 1 dr inż. Maria Lachowicz Wprowadzenie Dlaczego arkusz
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Teoria sterowania Grafika w środowisku MATLAB Materiały pomocnicze do ćwiczeń laboratoryjnych 1 Część 4
Bardziej szczegółowo1 Programowanie w matlabie - skrypty i funkcje
1 Programowanie w matlabie - skrypty i funkcje 1.1 Skrypty Skrypt jest plikiem tekstowym z rozszerzeniem *.m zawierającym listę poleceń do wykonania. Aby utworzyć skrypt w matlabie wybierz File New Script,
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:
Bardziej szczegółowoPOMIARY WIDEO W PROGRAMIE COACH 5
POMIARY WIDEO W PROGRAMIE COACH 5 Otrzymywanie informacji o położeniu zarejestrowanych na cyfrowym filmie wideo drobin odbywa się z wykorzystaniem oprogramowania do pomiarów wideo będącego częścią oprogramowania
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych metodą elementów skończonych - wprowadzenie
Rozwiązywanie równań różniczkowych cząstkowych metodą elementów skończonych - wprowadzenie Wprowadzenie Metoda Elementów Skończonych (MES) należy do numerycznych metod otrzymywania przybliżonych rozwiązań
Bardziej szczegółowoElementy Projektowania Inżynierskiego MATLAB Wprowadzenie.
Elementy Projektowania Inżynierskiego MATLAB Wprowadzenie. 1. Wprowadzenie. Pakiet MATLAB (MATrix LABoratory) jest interakcyjnym środowiskiem umożliwiającym wykonywanie różnorakich obliczeń numerycznych.
Bardziej szczegółowo1. Opis okna podstawowego programu TPrezenter.
OPIS PROGRAMU TPREZENTER. Program TPrezenter przeznaczony jest do pełnej graficznej prezentacji danych bieżących lub archiwalnych dla systemów serii AL154. Umożliwia wygodną i dokładną analizę na monitorze
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3. Iteracja, proste metody obliczeniowe
Ćwiczenie 3. Iteracja, proste metody obliczeniowe Instrukcja iteracyjna ( pętla liczona ) Pętla pozwala na wielokrotne powtarzanie bloku instrukcji. Liczba powtórzeń wynika z definicji modyfikowanej wartości
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne. Laboratorium 1. Wstęp do programu Matlab
Metody Numeryczne Laboratorium 1 Wstęp do programu Matlab 1. Wiadomości wstępne liczby, format Program Matlab używa konwencjonalną notację dziesiętną, z kropka dziesiętną. W przypadku notacji naukowej
Bardziej szczegółowo1 Wizualizacja danych - wykresy 2D
1 Wizualizacja danych - wykresy 2D Funkcje sterujące tworzeniem wykresów plot(x,y, KSL ) tworzy wykres 2D wraz z specyfikatorem lini K - kolor, S - symbol, L - linia figure(nr) subplot(m,n,active) hold
Bardziej szczegółowo7. Szybka transformata Fouriera fft
7. Szybka transformata Fouriera fft Dane pomiarowe sygnałów napięciowych i prądowych często obarczone są dużym błędem, wynikającym z istnienia tak zwanego szumu. Jedną z metod wspomagających analizę sygnałów
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki. Mateusz Saków
Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki Mateusz Saków Nr albumu: 1974 Projekt z Mechatroniki Analiza układów drgających - nr przykładu. Kierunek studiów: Mechatronika Prowadzący: Dr hab. inż. Mirosław
Bardziej szczegółowoMatplotlib - wizualizacja danych
Spis treści 1 Matplotlib - wizualizacja danych 1.1 Wprowadzenie do pakietu Matplotlib na przykładach 1.2 Wykresy funkcji 1.2.1 y = f(x) 1.2.2 Rysujemy wykres funkcji sinus 1.2.3 Ulepszamy wykres 1.2.4
Bardziej szczegółowoŚRODOWISKO MATLAB WPROWADZENIE. dr inż. Dariusz Borkowski. Podstawy informatyki. (drobne) modyfikacje: dr inż. Andrzej Wetula
ŚRODOWISKO MATLAB WPROWADZENIE dr inż. Dariusz Borkowski (drobne) modyfikacje: dr inż. Andrzej Wetula Przebieg III części przedmiotu - 10 zajęć = 6 laboratoriów Matlab + 2 laboratoria Simulink + 2 kolokwia.
Bardziej szczegółowoInformatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS
Wyższa Szkoła Ekologii i Zarządzania Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel 2010 dla WINDOWS cz.4 Slajd 1 Excel Slajd 2 Wykresy Najlepszym sposobem prezentacji danych jest prezentacja graficzna. Z pomocą
Bardziej szczegółowoARKUSZ KALKULACYJNY MICROSOFT EXCEL cz.2 Formuły i funkcje macierzowe, obliczenia na liczbach zespolonych, wykonywanie i formatowanie wykresów.
Wydział Elektryczny Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Metrologii Instrukcja do pracowni z przedmiotu Podstawy Informatyki Kod przedmiotu: ENS1C 100 003 oraz ENZ1C 100 003 Ćwiczenie pt. ARKUSZ KALKULACYJNY
Bardziej szczegółowoRysowanie punktów na powierzchni graficznej
Rysowanie punktów na powierzchni graficznej Tworzenie biblioteki rozpoczniemy od podstawowej funkcji graficznej gfxplot() - rysowania pojedynczego punktu na zadanych współrzędnych i o zadanym kolorze RGB.
Bardziej szczegółowoFORMUŁY AUTOSUMOWANIE SUMA
Wskazówki do wykonania Ćwiczenia 1, ocena sprawdzianu (Excel 2007) Autor: dr Mariusz Giero 1. Pobierz plik do pracy. W pracy należy wykonać obliczenia we wszystkich żółtych polach oraz utworzyć wykresy
Bardziej szczegółowoNiezawodność diagnostyka systemów laboratorium. Ćwiczenie 2
dr inż. Jacek Jarnicki doc. PWr Niezawodność diagnostyka systemów laboratorium Ćwiczenie 2 1. Treść ćwiczenia Generowanie realizacji zmiennych losowych i prezentacja graficzna wyników losowania. Symulacja
Bardziej szczegółowoMatlab Składnia + podstawy programowania
Matlab Składnia + podstawy programowania Matlab Matrix Laboratory środowisko stworzone z myślą o osobach rozwiązujących problemy matematyczne, w których operuje się na danych stanowiących wielowymiarowe
Bardziej szczegółowoMatlab/Octave wprowadzenie
Matlab/Octave wprowadzenie Tomasz Sobiech, Politechnika Warszawska, Wydział Fizyki 2 marca 2015 Skrypt ten ma na celu zapoznanie państwa z działaniem i podstawową pracą z Matlab/Octave, czyli obliczeniach
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 1 Wydobywanie sygnałów z szumu z wykorzystaniem uśredniania Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - mgr inż. Tomasz Kubik
Bardziej szczegółowoWykresy. Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel dla WINDOWS. Excel. cz.4. Wykresy. Wykresy. Wykresy. Wykresy
Zespół Szkół Agrotechnicznych i Ogólnokształcących im.józefa Piłsudskiego w śywcu Excel Informatyka Arkusz kalkulacyjny Excel dla WINDOWS cz.4 Najlepszym sposobem prezentacji danych jest prezentacja graficzna.
Bardziej szczegółowoCYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)
I. Wprowadzenie do ćwiczenia CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera) Ogólnie termin przetwarzanie sygnałów odnosi się do nauki analizowania zmiennych w czasie procesów fizycznych.
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 4. Matlab - funkcje, wielomiany, obliczenia symboliczne
Ćwiczenie 4. Matlab - funkcje, wielomiany, obliczenia symboliczne Obliczenia z wykorzystaniem tzw. funkcji anonimowej Składnia funkcji anonimowej: nazwa_funkcji=@(lista_argumentów)(wyrażenie) gdzie: -
Bardziej szczegółowoDopasowanie prostej do wyników pomiarów.
Dopasowanie prostej do wyników pomiarów. Graficzna analiza zależności liniowej Założenie: każdy z pomiarów obarczony jest taką samą niepewnością pomiarową (takiej samej wielkości prostokąty niepewności).
Bardziej szczegółowoDrugi sposób definiowania funkcji polega na wykorzystaniu polecenia:
ĆWICZENIE 6. Scilab: Obliczenia symboliczne i numeryczne Uwaga: Podczas operacji kopiowania i wklejania potrzeba skasować wklejone pojedyńcze cudzysłowy i wpisać je ręcznie dla każdego ich wystąpienia
Bardziej szczegółowoMatlab Składnia + podstawy programowania
Matlab Składnia + podstawy programowania Matlab Matrix Laboratory środowisko stworzone z myślą o osobach rozwiązujących problemy matematyczne, w których operuje się na danych stanowiących wielowymiarowe
Bardziej szczegółowoInstrukcja właściwego wykonania wykresów na zajęcia dydaktyczne.
Instrukcja właściwego wykonania wykresów na zajęcia dydaktyczne. 1. Wstęp Opracował: Michał Dyjak, Fizyka II r. Instrukcja dla studentów, opisująca krok po kroku jak prawidłowo sformatować wykres na potrzeby
Bardziej szczegółowoMatlab. modelowanie prostych eksperymentów losowych. Wykorzystanie funkcji rand - generatora liczb losowych, w który wyposaŝony jest MATLAB.
Matlab modelowanie prostych eksperymentów losowych WYK.PAWEŁ DĘBEK ETI 9.1 Wykorzystanie funkcji rand - generatora liczb losowych, w który wyposaŝony jest MATLAB. WPROWADZENIE Najprościej mówiąc, wywołanie
Bardziej szczegółowo8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT)
8. Analiza widmowa metodą szybkiej transformaty Fouriera (FFT) Ćwiczenie polega na wykonaniu analizy widmowej zadanych sygnałów metodą FFT, a następnie określeniu amplitud i częstotliwości głównych składowych
Bardziej szczegółowoTeraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI
1 Teraz bajty. Informatyka dla szkoły podstawowej. Klasa VI 1. Obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem aplikacji komputerowych obliczenia w arkuszu kalkulacyjnym wykonuje
Bardziej szczegółowoPolitechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Podstawy automatyki MATLAB instrukcje i funkcje zewnętrzne. Grafika w Matlabie. Materiały pomocnicze do
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów
PTS - laboratorium Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Ćwiczenie 4 Transformacja falkowa Opracował: - prof. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński Zakład Inżynierii Biomedycznej Instytut Metrologii i Inżynierii
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie sygnałów
Spis treści Przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 1 Wprowadzenie do programu Octave 1 Operatory 1 1.1 Operatory arytmetyczne...................... 1 1.2 Operatory relacji.......................... 1 1.3 Operatory
Bardziej szczegółowoUkłady i Systemy Elektromedyczne
UiSE - laboratorium Układy i Systemy Elektromedyczne Laboratorium 1 Stetoskop elektroniczny parametry sygnałów rejestrowanych. Opracował: dr inż. Jakub Żmigrodzki Zakład Inżynierii Biomedycznej, Instytut
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Scilab: funkcje i wykresy
Wprowadzenie do Scilab: funkcje i wykresy Magdalena Deckert, Izabela Szczęch, Barbara Wołyńska, Bartłomiej Prędki Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Narzędzia Informatyki Narzędzia Informatyki
Bardziej szczegółowoLaboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych
Laboratorium Przetwarzania Sygnałów Biomedycznych Ćwiczenie 3 Analiza sygnału o nieznanej strukturze Opracowali: - prof. nzw. dr hab. inż. Krzysztof Kałużyński - mgr inż. Tomasz Kubik Politechnika Warszawska,
Bardziej szczegółowoPrzykładowo, jeśli współrzędna x zmienia się od 0 do 8 co 1, a współrzędna y od 12 co 2 do 25, to punkty powinny wyglądać następująco:
Informatyka I Przypomnienie wiadomości z poprzednich zajęć: Kolokwium!!! II Nowe wiadomości: 1 Funkcje trójwymiarowe Wykresy trójwymiarowe tworzone są na podstawie funkcji dwóch zmiennych Wejściem takich
Bardziej szczegółowoWstęp 7 Rozdział 1. OpenOffice.ux.pl Writer środowisko pracy 9
Wstęp 7 Rozdział 1. OpenOffice.ux.pl Writer środowisko pracy 9 Uruchamianie edytora OpenOffice.ux.pl Writer 9 Dostosowywanie środowiska pracy 11 Menu Widok 14 Ustawienia dokumentu 16 Rozdział 2. OpenOffice
Bardziej szczegółowoPodstawy Automatyki ćwiczenia Cz.1. Środowisko Matlab
Podstawy Automatyki ćwiczenia Cz.1 Środowisko Matlab Podstawową jednostką obliczeniową w programie Matlab jest macierz. Wektory i skalary mogą być tutaj rozpatrywane jako specjalne typy macierzy. Elementy
Bardziej szczegółowoPRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM
2018 AK 1 / 5 PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW LABORATORIUM Ćw. 0 Wykonujący: Grupa dziekańska: MATLAB jako narzędzie w przetwarzaniu sygnałów Grupa laboratoryjna: (IMIĘ NAZWISKO, nr albumu) Punkty / Ocena Numer
Bardziej szczegółowo