Contents
- Ejercicio 1. Imprimir una tabla formateada (entero y real) del logaritmo natural de los números 10,
- Ejericio 2. Calcular el índice de masa corporal y clasificarle
- Ejercicio 3. Cambio de base
- Ejercicio 4. Aproximar una raíz real de una función por el método de
- Ejercicio 5. Calcular los valores de calor y temperaturas
- Ejercicio 6.
- Ejercicio 7. Hallar los autovalores y autovectores de la matriz A:
- Ejercicio 8. Para el siguiente circuito, determinar los voltajes
- Ejercicio 9. Desarrollar una función de interpolación de Lagrage
- Ejercicio 10. A partir de los datos del viento del fichero excel
- Ejercicio 11. Graficar la curva z=sin(x)*cos(y)*exp-(x^2+y^2)^0.5
- Ejercicio 12. Resolver la ecuación diferencial
- Ejercicio 13. Tomando como base las condiciones del ejemplo de la transformada de Fourier de los
- Ejercicio 13 a)
- Ejercicio 13 b)
- Ejercicio 13 c)
- Ejercicio 13 d)
- Ejercicio 14. Graficar función en coordenadas polares
Ejercicio 1. Imprimir una tabla formateada (entero y real) del logaritmo natural de los números 10,
%20, 40, 60, 80, 100. x = [10 20 40 60 80 100]'; y = [x log(x)]; z = [x log10(x)] fprintf('Numero\tln(Numero) \n') fprintf('%5d \t %.4f \n', y') fprintf('Numero\tlog(Numero) \n') fprintf('%5d \t %.4f \n', z')
z = 10.0000 1.0000 20.0000 1.3010 40.0000 1.6021 60.0000 1.7782 80.0000 1.9031 100.0000 2.0000 Numero ln(Numero) 10 2.3026 20 2.9957 40 3.6889 60 4.0943 80 4.3820 100 4.6052 Numero log(Numero) 10 1.0000 20 1.3010 40 1.6021 60 1.7782 80 1.9031 100 2.0000
Ejericio 2. Calcular el índice de masa corporal y clasificarle
while 1 p=input('Introduce peso: ') e=input('introduce estatura: ') [v m]=imc(p, e); fprintf('%.3f Su medico dice: %s/n' , v, m) c=input('desea continuar', 's'); if (c=='n'|| c=='N') break; end end
Error using input
Cannot call INPUT from EVALC.
Error in Tarea_matlab (line 13)
p=input('Introduce peso: ')
Ejercicio 3. Cambio de base
n=2:128; b=2 for i=1:128 fprintf('%5d \t ',i) cambio_base(i,b) fprintf('\n') end
Ejercicio 4. Aproximar una raíz real de una función por el método de
%Newton syms x % x = variable simbólica f = input('Introduce la función: '); sup = input('introducir límite superior para graficar: '); in=input('introducir límite inferior: '); t=linspace(in,sup,500); plot(t,subs(f,t)) grid on xn=input('introducir valor aproximado de la raiz'); df=diff(f,x); % deriva la función respecto de x error=1 tol=0.001; while error>=tol x1=xn - (subs(f,xn)/subs(df,xn));%fórmula de Newton Raphson error=(x1-xn)/x1; %cálculo del error xn=x1; end
Ejercicio 5. Calcular los valores de calor y temperaturas
A = [100 0 0 0 -1 1 0;0 200 0 0 0 -1 1;0 0 50 0 -1 0 0;0 0 0 100 0 -1 0;
0 300 0 0 0 0 -1;1 0 1 0 0 0 0;1 -1 0 -1 0 0 0]
B = [0;0;-50;-50;-50;25;0]
X = A\B
Ejercicio 6.
A = [100 0 0 0 -1 1 0;0 200 0 0 0 -1 1;0 0 50 0 -1 0 0;0 0 0 100 0 -1 0;
0 300 0 0 0 0 -1;1 0 1 0 0 0 0;1 -1 0 -1 0 0 0]
B = [0;0;-50;-50;-50;25;0]
[L U]=lu(A)
X2=inv(U)*inv(L)*B
A1=L*U
Ejercicio 7. Hallar los autovalores y autovectores de la matriz A:
A = [0 1 -1; -6 -11 6; -6 -11 5]; [V, D] = eig(A)
Ejercicio 8. Para el siguiente circuito, determinar los voltajes
%de los nodos V1 y V2 y la potencia entregada por cada fuente:
R = [1.5-2i, -0.35+1.2i; -0.35+1.2i, 0.9-1.6i];
I = [30+40i; 20+15i];
V = R\I
S = V.*conj(I)
Ejercicio 9. Desarrollar una función de interpolación de Lagrage
y aplicarla a 10 puntos equidistantes en el rango [-1,1], obtenidos
%de la función f(x) = 1 / (1+25x^2) %a)Graficar f(x) con la función de Lagrange f=@(x) 1./(1 + 25*x.^2); x = linspace(-1,1,500); y=f(x); figure; plot(x,y,'r','linewidth',1); hold on; n = 10; % 10 puntos equidistantes xint = linspace(-1,1,n); yint = zeros(1,n); y2=f(xint); n1=length(x); for i = 1:n1; yint(i) = LagrangeINT(xint,y,x(i)); end plot(x,yint,'k'); %b)Graficar f(x) con polyfit f=@(x) 1./(1 + 25*x.^2); x = linspace(-1,1,500); y=f(x); figure; plot(x,y,'r','linewidth',1); hold on; n = 10; xp = linspace(-1,1,N+1); yp = f(xp); p = polyfit(xp,yp,N-1) y_fit = polyval(p,x); poly_10 = plot(x,y_fit,'b','linewidth',1); hold on; plot(xp,yp,'k.','markersize',12); hold on; %c) Graficar f(x) considerando 20 puntos n = 20; xn=linspace(-1,1,n+1); yn = f(xn); p = polyfit(xn,yn,n-1) y_fit = polyval(p,x); poly_20 = plot(x,y_fit,'g','linewidth',1); hold on; plot(xn,yn,'k.','markersize',12); hold on;
Ejercicio 10. A partir de los datos del viento del fichero excel
%obtener: % a) Gráfico del viento % b) Histograma % c) Rosa de los vientos [x,y,z,t] = xlsread('winddata.xlsx','A2:D78877');
Ejercicio 11. Graficar la curva z=sin(x)*cos(y)*exp-(x^2+y^2)^0.5
figure X=(-4:0.3:4); Y=(-4:0.3:4); Z=sin(X).*cos(Y).*exp(-(X.^2+Y.^2).^0.5); plot(Z)
Ejercicio 12. Resolver la ecuación diferencial
figure Ejemploode
Ejercicio 13. Tomando como base las condiciones del ejemplo de la transformada de Fourier de los
apuntes (pág. 124), graficar para las siguientes señales la gráfica de la señal en el tiempo y la gráfica de la amplitud espectral en función de la frecuencia: a) g(t)= (B0*Sin(2*Pi*f0*t))+(B0/2*sin(2*Pi*2*f0*t)) b) g(t)= Exp(-2*t)*Sin(2*Pi*f0*t) c) g(t)= Sin(2*Pi*f0*t+5*Sin(2*Pi*f0*t/10)) d) g(t)= Sin(2*Pi*f0*t-(5*Exp(-2*t)))
Ejercicio 13 a)
k = 5; m = 10; fo = 10; Bo = 2.5; N = 2^m; T = 2^k/fo; ts = (0:N-1)*T/N; df = (0:N/2-1)/T; g1 = Bo*sin(2*pi*fo*ts)+Bo/2*sin(2*pi*fo*2*ts); An = abs(fft(g1, N))/N; figure(6) subplot(2,1,1) plot(ts,g1);title('Gráfica de la señal-tiempo'); xlabel('ts'); ylabel('g1'); subplot(2,1,2) plot(df,2*An(1:N/2));title('Gráfica de la amplitud espectral - frecuencia'); xlabel('df'); ylabel('An');
Ejercicio 13 b)
k = 5; m = 10; fo = 10; Bo = 2.5; N = 2^m; T = 2^k/fo; ts = (0:N-1)*T/N; df = (0:N/2-1)/T; g2 = exp(-2*ts).*sin(2*pi*fo*ts); An = abs(fft(g2, N))/N; figure(7) subplot(2,1,1) plot(ts,g2),title('Gráfica de la señal-tiempo'); xlabel('ts'), ylabel('g2'); subplot(2,1,2) plot(df,2*An(1:N/2)),title('Gráfica de la amplitud espectral - frecuencia'); xlabel('df'), ylabel('An');
Ejercicio 13 c)
k = 5; m = 10; fo = 10; Bo = 2.5; N = 2^m; T = 2^k/fo; ts = (0:N-1)*T/N; df = (0:N/2-1)/T; g3 = sin(2*pi*fo*ts+5*sin(2*pi*(fo/10)*ts)); An = abs(fft(g3, N))/N; figure(8) subplot(2,1,1) plot(ts,g3);title('Gráfica de la señal - tiempo'); xlabel('ts'); ylabel('g3'); subplot(2,1,2) plot(df,2*An(1:N/2));title('Gráfica de la amplitud espectral - frecuencia'); xlabel('df'); ylabel('An');
Ejercicio 13 d)
k = 5; m = 10; fo = 10; Bo = 2.5; N = 2^m; T = 2^k/fo; ts = (0:N-1)*T/N; df = (0:N/2-1)/T; g4 = sin(2*pi*fo*ts-5*exp(-2*ts)); An = abs(fft(g4, N))/N; figure(9) subplot(2,1,1) plot(ts,g4);title('Gráfica de la señal - tiempo'); xlabel('ts'); ylabel('g4'); subplot(2,1,2) plot(df,2*An(1:N/2));title('Gráfica de la amplitud espectral - frecuencia'); xlabel('df'); ylabel('An');
Ejercicio 14. Graficar función en coordenadas polares
theta = linspace(-pi, pi, 100); r = 2 - 4*cos(theta); polar(theta, r);