C++ Período de uma onda senoidal

[Tati Schein]

Como encontro o período entre as amplitudes de uma onda senoidal?

[arfneto]

3 horas atrás, Tati Schein disse:

Como encontro o período entre as amplitudes de uma onda senoidal?

 

Do ensino fundamental: o seno varia entre -1 e +1. O período é o tempo que a função que gera essa sua onda demora para passar de um extremo ao outro....

[Tati Schein]

@arfneto Obrigada pela explicação.. mas gostaria de saber como encontrar esse período em um código computacional (python)

[Shaman93]

9 horas atrás, arfneto disse:

 

Do ensino fundamental: o seno varia entre -1 e +1. O período é o tempo que a função que gera essa sua onda demora para passar de um extremo ao outro....

Isso é meio período. Um período completo é 2x isso, ou tempo pra função voltar ao mesmo valor de onde partiu.
Isso aí não é fundamental nada, até na faculdade a galera quebra a cabeça, chegando sem noções básicas de geometria...
 

 

17 minutos atrás, Tati Schein disse:

@arfneto Obrigada pela explicação.. mas gostaria de saber como encontrar esse período em um código computacional (python)

Tem várias formas. Por exemplo você pode fazer uma função recursiva que lê os valores da sua função senoidal enquanto faz pequenos incrementos e testa se o valor da função é igual ao primeiro valor lido. Quando for, a função retorna o somatório dos incrementos (que vai ser o período).

 

[arfneto]

21 minutos atrás, Tati Schein disse:

@arfneto Obrigada pela explicação.. mas gostaria de saber como encontrar esse período em um código computacional (python)

 

calcule os valores da função num loop e acompanhe a variação. Só isso.

 

4 minutos atrás, Shaman93 disse:

Isso é meio período. Um período completo é 2x isso, ou tempo pra função voltar ao mesmo valor de onde partiu.
Isso aí não é fundamental nada, até na faculdade a galera quebra a cabeça, chegando sem noções básicas de geometria...

 

 claro, tem razão @Shaman93. Escrevi errado.

 

Mas isso está sim no ensino fundamental. Está lá na base curricular ou  sei lá como chama. Trata-se do básico de trigonometria, senos, cossenos, tangente, triângulos, teorema de Pitágoras e tal.

[Tati Schein]

@Shaman93  Vou postar o código que tenho, ai você vê se consegue me ajudar.. Tenho dificuldade com os códigos ainda 

import cv2
import numpy as np
from skimage.io import imsave
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
import statsmodels as sm
from PIL import Image 
from PIL.Image import NEAREST
from PIL.Image import BICUBIC
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from sys import argv
from math import pi, sin
from scipy import fftpack
from PIL import Image 

#fs é a frequência de amostragem
fs = 20.0

t = np.linspace(0,17,17); 
#t= np.array([0,1,2,3,4,5,6,78,9,10,11,12,13,14,15,16,17])#np.linspace(0,1 , int(1*fs), endpoint=False) #números com intervalos especificados.
#precisa especificar onde começar e onde parar.

#s is the sum of sine wave(1Hz) and cosine wave(10 Hz)
s = np.array([0, 0.707, 1, 0.707, 0, -0.707, -1, -0.707, 0, 0.707, 1, 0.707, 0, -0.707, -1, -0.707, 0]) #np.asarray #1.0*np.sin(8 * 2.0 * np.pi * t) #np.sin(np.pi*t)+ np.sin(np.pi*t*2)
plt.plot(t, s)
plt.xlim(0,17) #(0,10)
plt.xlabel("tempo")
plt.title('Original Signal in Time Domain')
plt.show()

# Compute the one-dimensional discrete Fourier Transform.
fft_wave = np.fft.fft(s)

# Compute the Discrete Fourier Transform sample frequencies.
fft_fre = np.fft.fftfreq(n=s.size, d=1/fs) 

plt.subplot(111)#(211) #linhas, colunas e o número do gráfico.
plt.plot(fft_fre, fft_wave.real, label="Real part")
plt.xlim(-5,5)
plt.ylim(-10,10)
#plt.legend(loc=1) 
plt.title("FFT in Frequency Domain")

plt.subplot(212) 
plt.plot(fft_fre, fft_wave.imag,label="Imaginary part")
#plt.legend(loc=1)
plt.xlim(-5,5)
plt.ylim(-10,10)
plt.xlabel("frequency (Hz)")

plt.ylabel("Amplitude")
plt.xlabel("Time [s]")
plt.bar(fft_fre, np.abs(fft_wave), width=0.5) #np.abs é uma matriz de entrada
plt.show()

frequencias = fft_fre #Retorne as frequências de amostra da Transformada Discreta de Fourier. 
period_time = 1 / frequencias
amplitudes = np.abs(fft_wave) #(0, 0.707, 1, 0.707, 0, -0.707, -1, -0.707) np.abs= calcula o valor absoluto por elemento

fpos=frequencias[frequencias>0] #mascara para só pegar valores positivos
apos=amplitudes[frequencias>0]

plt.ylabel("Amplitude")
plt.xlabel("Frequency [Hz]")
plt.bar(fpos,apos, width=0.1) #plt.scatter p gráfico ser de pontos
plt.show()

idx=np.argmax(apos) #Retorna os índices dos valores máximos ao longo de um eixo.
print("Máxima amplitude corresponde a=",apos[idx])
tpCount     = len(apos)
timePeriod  = tpCount/fs

#peiodo = ii_arr[apos_max[0]:apos_max[1]] #priodo é a distancia entre duas amplitudes maximas
#print("O período corresponde a=", tpCount/fs)

 

[arfneto]

27 minutos atrás, Tati Schein disse:

Vou postar o código que tenho, ai você vê se consegue me ajudar.. Tenho dificuldade com os códigos ainda 

 

Se quer plotar um período completo acompanhe a progressão dos valores, trata-se de y=f(x) apenas. e verá quando passa pelo máximo e mínimo. Quanto ao código a linguagem não faz muita diferença, de FORTRAN a Python. No entanto esse forum aqui discute C, C# e C++ e vai ser difícil você ter um retorno sobre código em Python. Ou FORTRAN