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--- roberto.alfieri:pub:matlab [31/10/2019 18:48] – creata roberto.alfieri
+++ roberto.alfieri:pub:matlab [05/12/2019 11:29] – [Rappresentazione grafica] roberto.alfieri
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 L'Università di Parma ha acquistato la licenza TAH (Total Academic Headcount) di MathWorks, che consente l'installazione di Matlab (inclusi Simulink e una cinquantina circa di toolbox aggiuntivi)  per personale e studenti dell'Ateneo. La licenza e' per il solo uso didattico.
-{{:roberto.alfieri:user:studenti-how_to_install_and_activate_your_personal_copy_of_matlab-student.pdf| Installazione di Matlab per studenti UniPR}}
+{{ https://si.unipr.it/pagina-base/matlab-luniversita-di-parma
+| Installazione di Matlab per studenti UniPR}}
 [[ https://www.gnu.org/software/octave/download.html | Octave download]] -
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 Esistono 2 modalita' di interazione:
-  * Command line: una sola finestra con l'interprete per l'esecuzione dei comandi {{:roberto.alfieri:user:windows_command_window.png?100| }}
+  * Command line: una sola finestra con l'interprete per l'esecuzione dei comandi
   * Tramite  IDE (Integrated Development Environment). Diverse finestre, tra cui l'interprete dei comandi, un editor, una finstra per esplorare il file-system e una per visualizzare le variabili nel Workspace.
-{{:roberto.alfieri:user:matlab_ide_view.jpg?100|}}
 Nelle aule informatiche dell'Ateneo Octave parte in modalita' command-line, mentre Matlab in modalita' IDE.
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   % Esercizi:
-  % Il carattere e % serve per i commenti. In Octave funziona si puo' usare anche il carattere #
+  % Il carattere e % serve per i commenti. In Octave  si puo' usare anche il carattere #
   c=3          # I numeri sono rappresentati unicamente in Floating Point a 64 bit (8 byte)
   c            # Mostra il contenuto della variabile c
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 MATLAB/Octave  interagisce con il file-system per caricare programmi e dati, e
 per salvare i risultati.
 Vedi [[ https://it.mathworks.com/help/matlab/files-and-folders.html | File e cartelle]]
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   cd z:        # cambia disco di lavoro in Z: (in ambiente windows)
   mkdir newdir # crea la directory newdir
-  history        #visulizza la storia dei comandi eseguiti (solo Octave)
+  history      # visulizza la storia dei comandi eseguiti (solo Octave)
-  diary on      # attiva il salvataggio della sessione di comandi
+  diary on     # attiva il salvataggio della sessione di comandi
-  diary nomefile.txt # Scrive in nomefile.txt tutti i comandi eseguiti
+  diary nomefile.txt     # Scrive in nomefile.txt tutti i comandi eseguiti
-  type filename.m #visualizza il contenuto
+  type filename.m        # visualizza il contenuto
-  save filename.dat   # Salva il Workspace
+  save filename.dat      # Salva il Workspace
-  load filename.dat   # Carica il WS
+  load filename.dat      # Carica il WS
   save -ascii file.dat c # Salva in formato ascii la variabile c
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 ==== Matrici ====
+Vedi [[https://it.mathworks.com/help/matlab/learn_matlab/matrices-and-arrays.html | matrices and arrays]]
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 A=[3 5; 7 9] # Crea una matrice 2x2
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   hold on       # Mantieni il disegno corrente nel grafico (per plot sovrapposti)
   hold off      # Disattiva la funzione hold-on
-  print('filename.png','-dpng'); # stampa su stampante o su file il plot
+  print('plot_matlab.png','-dpng'); # stampa su file il plot in formato png (MATLAB)
+  print('plot_matlab.pdf','-dpdf'); # stampa su file il plot in formato pdf (MATLAB)
+  print plot_matlab.png  -dpng'; # stampa su file il plot in formato png (OCTAVE)
+  print plot_matlab.pdf  -dpdf'; # stampa su file il plot in formato pdf (OCTAVE)
 ==== Distribuzione normale ====
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 # Esercizi:
-P=poissrnd(1.5,[1,10])  # genera di 10 numeri random in distribuzione di Poisson con Lambda=1.5
+P=poissrnd(1.5,[1,100])  # genera di 100 numeri random in distribuzione di Poisson con Lambda=1.5
 mean(P)                 # calcola il valor medio
 bar(P)                  # genera un plot a barre con la distribuzione dei 100 numeri
 hist(P)                 # genera un plot a barre con 10 classi di frequenza
 hist(P,4)               # genera un plot a barre con 4  classi di frequenza
-[d,n]=hist(P,4)         # scrive in dati e n i valori dei dati (d) e le relative classi (n)
+[d,n]=hist(P,6)         # scrive in dati e n i valori dei dati (d) e le relative classi (n)
 bar(n,d)                # plot a barre con dati e frequenze
-x=[1:10]
+x=[0:10]
 y = poisspdf(x,1.5);    # determina la densità di probabilità per i valori in x con Lambda=1.5
 plot(x,y,'+');          # plot della curva
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 s=1;
 X=m-3*s:1/100:m+3*s;
-Y=normpdf(X,m,s)
+Y=normpdf(X,m,s);
-%Y=gauss(X,m,s)
+%Y=gauss(X,m,s);
 plot(X,Y);
 xlabel('X');