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scientificComputing/programming/exercises/control_structures.m

225 lines
3.6 KiB
Matlab

%% Uebung 4 Kontrollstrukturen
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%% 1) for-Schleife
% a
for i = 0:10
disp(i)
end
% b
for i = 10:-1:0
disp(i)
end
% c
for i = 0:0.1:1
disp(i)
end
%% 2) Zugriffe auf Vektoren mit der Laufvariable
% a
x = 1:100;
% b
for i = 1:length(x)
disp(x(i))
end
% Die Laufvariable erhaelt mit jedem Iterationsschritt einen neuen Wert.
% Dieser "laeuft" von 1 bis zur Anzahl Element in x. Die Laufvar. wird dann
% als Index benutzt mit dem auf x zugegriffen wird.
% c
for i = x
disp(i)
end
% Alternativ kann man mit der Schleife auch direkt durch den Vektor x
% laufen. Mit jeder Iteration enthaelt i nun einen Wert aus x. Es muss
% nicht mehr mittles Index auf x zugegriffen werden.
%% 3 ) Arithmetisches Mittel, Standardabweichung
x = rand(1,50) .* 10; % rand liefert im Bereich 0 bis 1
% a
mittelwert = [];
summe = 0;
n = length(x);
for i = 1:n
summe = summe + x(i);
end
mittelwert = summe / n;
disp(mittelwert)
% b
% 1. Mittelwert berechnen
mittelwert = [];
summe = 0;
n = length(x);
for i = 1:n
summe = summe + x(i);
end
mittelwert = summe / n;
% 2. Std berechnen
standardabw = [];
summe_quadratische_abw = 0;
for i = 1:n
summe_quadratische_abw = summe_quadratische_abw + (x(i) - mittelwert).^2;
end
standardabw = sqrt(summe_quadratische_abw / n);
disp(standardabw)
% c
disp(mean(x))
disp(std(x,1)) % Wir verwenden eine Formel fuer die std, die in Matlab nicht default ist
%% 4 While Schleife
% a
count = 0;
while count < 100
disp(count)
count = count + 1;
end
% b
% count = 0;
% while true
% disp(count)
% count = count + 1;
% end
%% 5
count = 1;
x = 1:10;
while true
disp(x(count))
count = count + 1;
end
%% 6
% a
while true
x = randn(1,1);
if x > 1.33
break;
end
end
% b
trials = zeros(1000,1);
for i = 1:length(trials)
count = 1;
while true
x = randn(1,1);
if x > 1.33
trials(i) = count;
break;
end
count = count + 1;
end
end
disp(mean(trials))
% c
figure()
plot(trials)
xlabel('Durchgang')
ylabel('Anzahl Versuche')
% d
% Mit groesser werdender Schwelle steigt auch die durchschnittliche Anzahl
% Versuche.
%% 7 Loeschen von Elementen
% a
x = rand(10,1) .* 10;
disp('vorher:')
disp(x)
for i = length(x):-1:1
if x(i) < 5
x(i) = [];
end
end
disp('nachher:')
disp(x)
% Der Trick ist hier nicht von vorne durch den Vektor zu laufen, sondern
% rueckwaerts. Ansonsten laeuft man Gefahr hinter den gekuerzten Vektor zu
% greifen, was zu einem Index exceeds matrix dimensions Fehler fuehren
% wuerde.
% b
x = rand(10,1) .* 10;
disp('vorher:')
disp(x)
for i = length(x):-1:1
if x(i) < 5 & x(i) > 2
x(i) = [];
end
end
disp('nachher:')
disp(x)
% c
x = rand(10,1) .* 10;
disp('vorher:')
disp(x)
x(x < 5 & x >2) = [];
disp('nachher:')
disp(x)
%% 8 Teste den Zufallsgenerator
x = rand(1000,1); % some random numbers
count = zeros(5,1);
for i=1:length(x)
if(x(i) < 0.2)
count(1) = count(1) + 1;
elseif(x(i) < 0.4)
count(2) = count(2) + 1;
elseif(x(i) < 0.6)
count(3) = count(3) + 1;
elseif(x(i) < 0.8)
count(4) = count(4) + 1;
else
count(5) = count(5) + 1;
end
end
disp(count)
% Die Erwartung waere eine Gleichverteilung.
%% 9) String parsing
filename = '2015-10-12_100Hz_1.25V.dat';
% a
positions = [1];
for i = 1:length(filename)
if filename(i) == '_'
positions = cat(1, positions, i);
end
end
positions = cat(1, positions, length(filename))
disp(positions)
for i = 2:length(positions)
disp(char(filename(positions(i-1):positions(i))))
end