Matlab

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  • Publicado : 16 de marzo de 2012
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acción "n"
End
 
Análisis de datos.
En Matlab podemos hacer análisis de datos estadísticamenteo probabilisticamente. Entre estos análisis están cálculos de medias, máximos,mínimos, desviacionesestándar, etc.
Inventemos un conjunto de datos, los cuales podremos análizar.
x =[ 9 1 ;23 34; 16 28 ;12 33 ;5 7; 9 4 ;12 34 ;5 14 ;436 ;3 6 ;12 9; 2 30 ;3 2; 2 4]
plot (x) Larepresentación gráficade los puntos anteriores.
A continuación se hace una análisis de los datospresentados, habrá dos respuestas porque tenemos dos columnas.
media=mean(x) Obtenciónde la media
max(x) El máximode losvalores.
min(x) El mínimode los todos los valores
std(x) Ladesviación estándar
hist(x) Histograma.
Interpolación
Matlab tiene varios comandos que nos permiten hacerinterpolaciones, uno de losmétodos es por medio de mínimos cuadrados.
Mínimos cuadrados
Se crean varios puntos.
x = [ 0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1 ];
y =[ 0.09 .12 .24 .27 .4 .45 .61 .67 .71 .63 .59];
se muestra los puntos alos cuales se les va a interpolar
plot (x,y,'*')
Se utiliza una aproximación de segundo orden, porque lafunción es no lineal.
n=2 ; Segundoorden.
p=polyfit(x,y,n)Crea los elementos del polinomioquehará la interpolación.
El polinomio es del tipo ax2 + bx + c = 0
f=linspace(0, 1, 100); Formamosuna serie de puntos para gráficar.
z=polyval(p,f); Evaluaciónpolinomial.plot(x,y,'*',x,y,f,z,':') Hacemosla gráfica de la interpolación.
Podemos ver que la interpolación es pobre. Ahora tratemos dehacerla con un polinomio de quinto grado, el procedimiento es el mismo que elanterior.
n = 5 ;
p =polyfit(x,y,n)
z = polyval(p,f);
plot(x,y,'*',x,y,f,z,':')
Otra forma de interpolar, es con el comando interp1.
g=interp1(x,y,f)
Se puede observar en la gráfica resultante, que parece comounaaproximación lineal entre cada punto.
plot(x,y,'*',f,g)
Para una aproximación más suave es recomendable usar el comando spline, quehace una interpolación tipo cubic spline.
g=spline(x,y,f)...
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