public static Señal Convolucionar(Señal operando1, Señal operando2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
resultado.TiempoInicial = operando1.TiempoInicial + operando2.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal = operando1.TiempoFinal + operando2.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo = operando1.FrecuenciaMuestreo;
double periodoMuestreo = 1 / resultado.FrecuenciaMuestreo;
double duracionSeñal = resultado.TiempoFinal - resultado.TiempoInicial;
double cantidadMuestrasResultado = duracionSeñal * resultado.FrecuenciaMuestreo;
double instanteActual = resultado.TiempoInicial;
for (int n = 0; n < cantidadMuestrasResultado; n++)
{
double valorMuestra = 0;
for (int k = 0; k < operando2.Muestras.Count; k++)
{
if ((n - k) >= 0 && (n - k) < operando2.Muestras.Count)
{
valorMuestra += operando1.Muestras[k].Y * operando2.Muestras[n - k].Y;
}
}
valorMuestra /= resultado.FrecuenciaMuestreo;
Muestra muestra = new Muestra(instanteActual, valorMuestra);
resultado.Muestras.Add(muestra);
instanteActual += periodoMuestreo;
}
return(resultado);
}
public static Señal sumar(Señal sumando1, Señal sumando2)
{
SeñalPersonalizada resultado =
new SeñalPersonalizada();
resultado.TiempoInicial =
sumando1.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal =
sumando1.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo =
sumando1.FrecuenciaMuestreo;
int indice = 0;
foreach (Muestra muestra in sumando1.Muestras)
{
Muestra muestraResultado = new Muestra();
muestraResultado.X =
muestra.X;
muestraResultado.Y =
muestra.Y + sumando2.Muestras[indice].Y;
indice++;
resultado.Muestras.Add(muestraResultado);
}
return(resultado);
}
//se hace abstracta para no necesitar crear instancias
public static Señal sumar(Señal sumando1, Señal sumando2)
{
//construimos la señal resultado
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
//tomamos los valores de tiempo y muestreo
resultado.TiempoInicial = sumando1.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal = sumando1.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo = sumando1.FrecuenciaMuestreo;
//sumamos muestra por muestra
//recorremos 1 lista de muestras y a la 2 señal accedemos por un indice
int indice = 0;
foreach (Muestra muestra in sumando1.Muestras)
{
Muestra muestraResultado = new Muestra();
muestraResultado.X = muestra.X;
muestraResultado.Y = muestra.Y + sumando2.Muestras[indice].Y;
indice++;
resultado.Muestras.Add(muestraResultado);
}
return(resultado);
}
public static Señal correlacion(Señal operando1, Señal operando2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
resultado.TiempoInicial = operando1.TiempoInicial - (operando2.TiempoFinal - operando2.TiempoInicial);
resultado.TiempoFinal = operando1.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo = operando1.FrecuenciaMuestreo;
double periodoMuestreo = 1 / resultado.FrecuenciaMuestreo;
double duracionSeñal = resultado.TiempoFinal - resultado.TiempoInicial;
double cantidadMuestrasResultado = duracionSeñal * resultado.FrecuenciaMuestreo;
double instanteActual = resultado.TiempoInicial;
for (int n = 0; n < cantidadMuestrasResultado; n++)
{
double valorMuestra = 0;
for (int m = 0; m < operando2.Muestras.Count; m++)
{
if ((m + n) >= 0 && (m + n) < operando2.Muestras.Count)
{
valorMuestra += operando1.Muestras[m].Y * operando2.Muestras[m + n].Y;
}
}
valorMuestra /= resultado.FrecuenciaMuestreo;
Muestra muestra = new Muestra(instanteActual, valorMuestra);
resultado.Muestras.Add(muestra);
instanteActual += periodoMuestreo;
}
return(resultado);
}
public static Señal correlacion(Señal señal1, Señal señal2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
resultado.tiempoInicial = señal1.tiempoInicial - (señal2.tiempoFinal - señal2.tiempoInicial);
resultado.tiempoFinal = señal1.tiempoFinal;
resultado.frecuenciaMuestreo = señal1.frecuenciaMuestreo;
double periodoMuestreo = 1 / resultado.frecuenciaMuestreo;
double cantidadMuestrasResultado = resultado.frecuenciaMuestreo * (resultado.tiempoFinal - resultado.tiempoInicial);
double instanteActual = resultado.tiempoInicial;
for (int n = 0; n < cantidadMuestrasResultado; n++)
{
double valorMuestra = 0;
for (int k = 0; k < señal2.muestras.Count; k++)
{
if ((k + n) < señal2.muestras.Count)
{
valorMuestra += señal1.muestras[k].y * señal2.muestras[k + n].y;
}
}
valorMuestra /= resultado.frecuenciaMuestreo;
Muestra muestra = new Muestra(instanteActual, valorMuestra);
resultado.muestras.Add(muestra);
instanteActual += periodoMuestreo;
}
return(resultado);
}
public static Señal transformar(Señal señal)
{
SeñalPersonalizada transformada =
new SeñalPersonalizada();
transformada.TiempoInicial = señal.TiempoInicial;
transformada.TiempoFinal = señal.TiempoFinal;
transformada.FrecuenciaMuestreo = señal.FrecuenciaMuestreo;
for (int k = 0; k < señal.Muestras.Count; k++)
{
Complex muestra = 0;
for (int n = 0; n < señal.Muestras.Count; n++)
{
muestra += señal.Muestras[n].Y * Complex.Exp(-2 * Math.PI * Complex.ImaginaryOne * k * n / señal.Muestras.Count);
}
transformada.Muestras.Add(
new Muestra(k, muestra.Magnitude)
);
}
return(transformada);
}
public static Señal convolucionar(Señal operando1, Señal operando2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
//asi se deteminan los limites de una convolucion, es la suma de los limites interiores y la suma de los limites superiores
resultado.TiempoInicial = operando1.TiempoInicial + operando2.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal = operando1.TiempoFinal + operando2.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo = operando1.FrecuenciaMuestreo;
double periodoMuestreo = 1 / resultado.FrecuenciaMuestreo;
double duracionSeñal = resultado.TiempoFinal - resultado.TiempoInicial;
double cantidadMuestrasResultado = duracionSeñal * resultado.FrecuenciaMuestreo;
double instanteActual = resultado.TiempoInicial;
for (int n = 0; n < cantidadMuestrasResultado; n++)
{
double valorMuestraY = 0;
for (int k = 0; k < operando2.Muestras.Count; k++)
{
// el .count es una propiedad que permite contar el numero de valores que tiene una lista
if ((n - k) >= 0 && (n - k) < operando2.Muestras.Count)
{
valorMuestraY += operando1.Muestras[k].Y * operando2.Muestras[n - k].Y;
}
}
valorMuestraY /= resultado.FrecuenciaMuestreo;
Muestra muestra = new Muestra(instanteActual, valorMuestraY);
resultado.Muestras.Add(muestra);
instanteActual += periodoMuestreo;
}
return(resultado);
}
public static Señal multiplicar(Señal factor1, Señal factor2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
resultado.TiempoInicial = factor1.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal = factor1.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo = factor1.FrecuenciaMuestreo;
int indice = 0;
foreach (Muestra muestra in factor1.Muestras)
{
Muestra muestraResultado = new Muestra();
muestraResultado.X = muestra.X;
muestraResultado.Y = muestra.Y * factor2.Muestras[indice].Y;
indice++;
resultado.Muestras.Add(muestraResultado);
}
return(resultado);
}
public static Señal sumar(Señal sumando1, Señal sumando2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
resultado.tiempoInicial = sumando1.tiempoInicial;
resultado.tiempoFinal = sumando1.tiempoFinal;
resultado.frecuenciaMuestreo = sumando1.frecuenciaMuestreo;
int indice = 0;
foreach (Muestra muestra in sumando1.muestras)
{
Muestra muestraResultado = new Muestra();
muestraResultado.x = muestra.x;
muestraResultado.y = muestra.y + sumando2.muestras[indice++].y;
resultado.muestras.Add(muestraResultado);
}
return(resultado);
}
public static Señal multiplicacion(Señal multiplicando1, Señal multiplicando2)
{
SeñalPersonalizada resultado = new SeñalPersonalizada();
// Multiplicandos de la Señal 1
resultado.TiempoInicial = multiplicando1.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal = multiplicando1.TiempoFinal;
resultado.FrecuenciaMuestreo = multiplicando1.FrecuenciaMuestreo;
int indice = 0;
foreach (Muestra muestra in multiplicando1.Muestras)
{
Muestra muestraResultado = new Muestra();
muestraResultado.X = muestra.X;
muestraResultado.Y = muestra.Y * multiplicando2.Muestras[indice].Y;
indice++;
resultado.Muestras.Add(muestraResultado);
}
return(resultado);
}
public static Señal transformar(Señal señal)
{
SeñalPersonalizada transformada = new SeñalPersonalizada();
transformada.TiempoInicial = señal.TiempoInicial;
transformada.TiempoFinal = señal.TiempoFinal;
transformada.FrecuenciaMuestreo = señal.FrecuenciaMuestreo;
for (int k = 0; k < señal.Muestras.Count; k++)
{
Complex muestra = 0;
for (int n = 0; n < señal.Muestras.Count; n++)
{
// Fórmula de la transformada de Fourier
muestra += señal.Muestras[n].Y * Complex.Exp((-2 * Math.PI * Complex.ImaginaryOne * k * n) / señal.Muestras.Count);
}
// Magnitude permite acceder a un número imaginario como número real.
transformada.Muestras.Add(new Muestra((double)k / (double)señal.Muestras.Count, muestra.Magnitude));
}
return(transformada);
}
public static Señal transformar(Señal señal)
{
SeñalPersonalizada transformada = new SeñalPersonalizada();
transformada.TiempoInicial = señal.TiempoInicial;
transformada.TiempoFinal = señal.TiempoFinal;
transformada.FrecuenciaMuestreo = señal.FrecuenciaMuestreo;
for (int k = 0; k < señal.Muestras.Count; k++)
{
// si se pone solo la parte real la parte imaginaria se toma como 0
Complex muestra = 0;
//sumatoria
//imaginaryOne le pone 0 a la parte real y 1 a la parte imaginaria
for (int n = 0; n < señal.Muestras.Count; n++)
{
muestra += señal.Muestras[n].Y * Complex.Exp(-2 * Math.PI * Complex.ImaginaryOne * k * n / señal.Muestras.Count);
}
// para obtener los numeros reales de un numero complejo se utiliza Magnitude
transformada.Muestras.Add(new Muestra((double)k / (double)señal.Muestras.Count, muestra.Magnitude));
}
return(transformada);
}
