public static Senal correlacionar(Senal operando1, Senal operando2)
{
SenalPersonalizada resultado = new SenalPersonalizada();
resultado.TiempoInicial = operando1.TiempoInicial - operando2.TiempoFinal;
resultado.TiempoFinal = operando1.TiempoFinal;
resultado.FrecMuestreo = operando1.FrecMuestreo;
double periodoMuestreo = 1 / resultado.FrecMuestreo;
double duracionSenal = resultado.TiempoFinal - resultado.TiempoInicial;
double cantidadMuestrasResultado = duracionSenal * resultado.FrecMuestreo;
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.FrecMuestreo;
Muestra muestra = new Muestra(instanteActual, valorMuestra);
resultado.Muestras.Add(muestra);
instanteActual += periodoMuestreo;
}
return(resultado);
}
public static Senal sumar(Senal suma1, Senal suma2)
{
//construimos la señal resultado
SenalPersonalizada resultado = new SenalPersonalizada();
//sumamos muestra por muestra
resultado.TiempoInicial = suma1.TiempoInicial;
resultado.TiempoFinal = suma1.TiempoFinal;
resultado.FrecMuestreo = suma1.FrecMuestreo;
//recorremos 1 lista de muestras y a la 2 señal accedemos por un indice
int indice = 0;
foreach (Muestra muestra in suma1.Muestras)
{
Muestra muestraResultado = new Muestra();
muestraResultado.x = muestra.x;
muestraResultado.y = muestra.y + suma2.Muestras[indice].y;
indice++;
resultado.Muestras.Add(muestraResultado);
}
return(resultado);
}
public static Senal transformar(Senal senal)
{
SenalPersonalizada transformada = new SenalPersonalizada();
transformada.TiempoInicial = senal.TiempoInicial;
transformada.TiempoFinal = senal.TiempoFinal;
transformada.FrecMuestreo = senal.FrecMuestreo;
for (int k = 0; k < senal.Muestras.Count; k++)
{
Complex muestra = 0;
for (int n = 0; n < senal.Muestras.Count; n++)
{
muestra += senal.Muestras[n].y * Complex.Exp(-2 * Math.PI * Complex.ImaginaryOne * k * n / senal.Muestras.Count);
}
transformada.Muestras.Add(new Muestra((double)k / (double)senal.Muestras.Count, muestra.Magnitude));
}
return(transformada);
}
