docplayer.ru

Octave для мелких задач / Блог им. amaora / Сообщество EasyElectronics.ru

Ограничусь простыми часто необходимыми задачами. Получить массив чисел, посчитать среднее значение, дисперсию. Построить графики по этим данным. Преобразовать эти числа. Все это можно сделать в octave почти в одну строку.

Основная ссылка.

www.gnu.org/software/octave/

Начнем. Вот так можно делать простые вычисления, чем я чаще всего и пользуюсь.

octave:3> 2^8
ans =  256
octave:4> 640*480*3/2^10
ans =  900
octave:5> 16e+6/8e+3
ans =  2000
octave:6> 0.0175 / (1/2*3.14) * 0.06
ans =  6.6879e-04
octave:7> floor(8e+6 / (16 * 4)) - 115200
ans =  9800

Никаких интересных числовых данным у меня сейчас нет, обойдусь искусственным примером. Сгенерируем несколько случайных чисел.

octave:8> x = rand(10,1)
x =

   0.4595014
   0.9991694
   0.8972970
   0.1707465
   0.0090593
   0.7366539
   0.4076605
   0.2373747
   0.3671748
   0.4610598

rand генерирует равновероятно распределенные случайные числа от 0 до 1, что можно узнать вот так.

octave:10> help rand

В параметрах указаны размеры матрицы, количество строк и столбцов. Пусть для примера это будут показания датчика (значение с АЦП) и нужно его откалибровать. Для каждого значения нам понадобится настоящее значение измеряемой величины. Пример искусственный так что я задам эти значения исходя из самого x. Положим величина есть температура от 14 до 116 °C, и каждое значение отображается на показание АЦП [0, 1] аффинным преобразованием. Которое на самом деле нужно найти (это и есть калибровка), но мы его сначала зададим а потом сделаем вид, что никогда его не знали.

octave:14> t = x * (116 - 14) + 14
t =

    60.869
   115.915
   105.524
    31.416
    14.924
    89.139
    55.581
    38.212
    51.452
    61.028

Теперь имея данные о температуре (t) и показания АЦП (x) будем искать зависимость.

octave:23> polyfit (x, t, 1)
ans =

   102.000    14.000

Если уже известно что зависимость аффинная, то этого достаточно, иначе можно попробовать увеличить степень полинома.

octave:24> polyfit (x, t, 2)
ans =

  -5.6317e-14   1.0200e+02   1.4000e+01

Здесь становится видно, что коэффициент у квадрата довольно мал (e-14) и необходимости в такой степени полинома нет.

Теперь можно напрямую проверить результат.

octave:26> x * 102 + 14 - t
ans =

   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0

octave:27>

Или воспользоваться polyval.

octave:27> polyval([102 14], x) - t
ans =

   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0
   0

Другая задача, это выяснить есть ли зависимость между двумя величинами. Добавим к данным ещё случайных чисел в виде столбца y.

octave:28> y = rand(10,1)
y =

   0.0728853
   0.5938298
   0.5466520
   0.4775823
   0.8485842
   0.5222065
   0.0071697
   0.8210706
   0.3825664
   0.5258989

Смотрим линейную корреляцию.

octave:33> corrcoef(x,y)
ans = -0.13490
octave:34> corrcoef(x,t)
ans =  1.0000

Тоже самое можно посчитать вручную.

octave:46> sum((x - sum(x)/length(x)).*(t - sum(t)/length(t)))/length(x)/sqrt(sum((x - sum(x)/length(x)).^2)/length(x) * sum((t - sum(t)/length(t)).^2)/length(t))
ans =  1
octave:47> sum((x - sum(x)/length(x)).*(y - sum(y)/length(y)))/length(x)/sqrt(sum((x - sum(x)/length(x)).^2)/length(x) * sum((y - sum(y)/length(y)).^2)/length(y))
ans = -0.13490

Точка перед знаком операции означает, что операция производится поэлементно, а не по правилам линейной алгебры.

Для среднего значения и дисперсии/ковариации есть функции mean и cov.

Сохранение и загрузка данных из файлов.

octave:56> save('-ascii', 'file1', 't')

$ cat file1 
 6.08691403e+01
 1.15915283e+02
 1.05524298e+02
 3.14161395e+01
 1.49240483e+01
 8.91386987e+01
 5.55813735e+01
 3.82122191e+01
 5.14518306e+01
 6.10280991e+01

octave:59> c = load('file1')
c =

    60.869
   115.915
   105.524
    31.416
    14.924
    89.139
    55.581
    38.212
    51.452
    61.028

Файл можно сформировать как угодно, не обязательно записывать числа в нормализованном виде как это делает сам octave, load будет его читать.

Простые графики строятся тоже просто.

octave:48> plot(t)
octave:49> print -dpng '-S640,480' ex1.png
warning: print.m: fig2dev binary is not available.
Some output formats are not available.
warning: print.m: pstoedit binary is not available.

Вторая строка выводит результат в png файл.

Надеюсь это кому-то поможет.

we.easyelectronics.ru

Заметки по Octave — Crafting.be

Раньше мой сценарий для octave представлял из себя набор переменных и комментарии к ним и когда приходилось его повторно запускать, надо было вспомнить, как и что и как называется, просмотреть комментарий, проверить единицы измерений и прочее.

#{ А вот тут мы протестируем некоторые формулы которые возможно даны
не с теми коэффициентами#}
U=150 %V
d33=6.7*10^(-12) %Kl/H
p = 5.3*10^3 %kg/m^3
c =5.3*10^3 %m/c
d =2.58/1000 %m
E =1.05*10^11 %Pa
nu_ma=0.8
k_i=4
s=pi*(12/100)^2/4
#printf('Мощность равна')
#printf('Мощность равна')
P=1.2*k_i*(U^2)*(d33^2)*(E^2)*nu_ma*s/(p*c*d*d)

И на экране это выглядит так

>>>U = 150
d33 = 6.7000e-12
p = 5300
c = 5300
d = 0.0025800
E = 1.0500e+11
nu_ma = 0.80000
k_i = 4
s = 0.011310
P = 2.5864
>>>

а теперь попробуем сделать красиво! Простейший способ это вставлять в промежутки сценария строки

A=[1,2;3,4]
'А сейчас мы перемножим матрицы!'
B=A*A
>>>Выглядит это так<<<
>>>A =
1 2
3 4
ans = А сейчас мы перемножим матрицы!
B=
7 10
15 22

Быстро, также можно воспользоваться функцией disp() , которая печатает либо строку ЛИБО переменную, а затем переходит на следующую строку.

A=1;
disp('Переменная A') disp(A)

А теперь краткая справка по printf, это функция пришла к нам из C. Вы пишите строку и вставляете в нее по порядку переменные %s — строки %d — простые числа (%e %g %f ) различные варианты вывода сложных чисел. Далее после того как вы написали строчку, вы в том же порядке что и в строке, указываете переменные входящие в неё. Пример для наглядности, и да заметьте перенос строк автоматически не производится!

ep=[1200,1400]; #диэлектрическая проницаемость
printf("Диэлектрическая проницаемость: %d - %d \n",ep(1),ep(2))
d33=[67,115]/10^12; %пьезомодуль по толщине Кл/Н
printf("пьезомодуль по толщине: %e - %e Кл/Н\n",d33(1),d33(2))
A0=[0.6,1]/10^10; %коэффициент электрических потерь
printf("коэффициент электрических потерь: %e - %e \n", A0(1) ,A0(2))
c=[4.1,5.3]*10^3; %скорость распространения звука в материале м/с
printf("скорость распространения звука в материале %f - %f м/с\n",c(1),c(2))
E=1.05*10^11; %модуль упругости(Юнга) Па
printf("модуль упругости(Юнга) E: %g Па\n",E)
p=[5.3,5.7]*10^3; %плотность кг/м^3
printf("плотность %g - %g кг/м^3\n",p(1),p(2));
tg_sig=[0.01,0.25]; %тангенс угла диэлектрических потерь
printf("тангенс угла диэлектрических потерь: %g - %g \n",tg_sig(1), tg_sig(2))

и то как это выглядит

>>>Диэлектрическая проницаемость: 1200 - 1400
пьезомодуль по толщине: 6.700000e-11 - 1.150000e-10 Кл/Н
коэффициент электрических потерь: 6.000000e-11 - 1.000000e-10
скорость распространения звука в материале 4100.000000 - 5300.000000 м/с
модуль упругости(Юнга) E: 1.05e+11 Па
плотность 5300 - 5700 кг/м^3
тангенс угла диэлектрических потерь: 0.01 - 0.25

crafting.be