Appunti VERIFICATO
Funzioni matlab
Università degli Studi di Roma - La Sapienza ingegneria clinica Curriculum ingegneria clinica (percorso formativo valido anche ai fini del conseguimento del doppio titolo italo-venezuelano) 2019
13 visualizzazioni
15 download
Nessun voto ancora
Di cosa parla
- CONVOLUZIONE: Implementa l'operazione di convoluzione tra due segnali (A e B). Fondamentale per il filtraggio dei segnali, l'analisi dei sistemi lineari tempo-invarianti e la modellazione delle risposte biologiche. Inverte un segnale (B) e lo scorre sull'altro (A), calcolando la somma dei prodotti.
- DELTA: Genera un impulso di Dirac (o una sua approssimazione discreta). Crea un segnale nullo eccetto un punto, dove assume un valore proporzionale all'inverso del passo di campionamento. Cruciale per la risposta impulsiva dei sistemi e per testare le funzioni di trasferimento.
- INTERVALLO: Funzione utility per creare un vettore di tempo simmetrico da -X a X con un passo specificato (dx). Include una validazione degli input per garantire che X e dx siano positivi, essenziale per la corretta discretizzazione dei segnali.
- RECT: Produce un segnale rettangolare (pulso). Definisce il segnale come unitario in un intervallo specifico (da -0.5 a 0.5) e assume un valore di 0.5 agli estremi. Utile per modellare eventi di durata finita o come finestra temporale.
- TRI: Genera un segnale triangolare. Il segnale ha un picco al centro e decresce linearmente verso zero agli estremi (da -1 a 1). Impiegato nella modulazione, nel filtraggio o come base per segnali più complessi.
- SIG_FFT: Calcola la Trasformata di Fourier Veloce (FFT) di un segnale nel dominio del tempo (x) e restituisce lo spettro di frequenza (X) e il vettore delle frequenze (f). È uno strumento indispensabile nell'elaborazione dei segnali biomedici per l'analisi spettrale di EEG, ECG, EMG, consentendo di identificare componenti ritmiche e pattern in frequenza. Applica lo
fftshiftper centrare lo spettro e una correzione di scala per l'ampiezza. - TRENO: Crea un treno di impulsi periodici (comb di Dirac) su un intervallo di tempo specificato (t) con un periodo (T). Essenziale per comprendere il campionamento dei segnali e la ricostruzione, così come per modellare fenomeni biologici ciclici o stimoli ripetitivi. Include un controllo sulla coerenza tra il passo di campionamento e il periodo degli impulsi.