viernes, 10 de abril de 2015

sábado, 21 de marzo de 2015

02:25 am

Me arrepiento de perder la costumbre, si alguna vez la tuve, de escribir con regularidad. Este blog sería como un registro al que podría acudir para auxiliar a mi memoria o analizar mi vida de forma más ordenada. Una libreta de apuntes técnicos de mi vida. Pero siendo honesto conmigo mismo, esa no era la verdadera razón por la que yo escribía. Era y es una necesidad de dejar una huella en este mar de la existencia. Puedo presumir que a mis 24 años he llevado una vida de novela literaria. ¿No es esto un ya buen motivo para escribir sobre ella? Quizá temo palidecer los detalles sobre una mala redacción. But who knows? nunca es tarde para recuperar o construir un habito.

jueves, 19 de marzo de 2015

Gráfica de un Patrón de Radiación 3D con Python

Para este programa se están utilizando datos obtenidos de una simulación de un dipolo de media onda en HFSS en un archivo csv.

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@author: Rodolfo Escobar
"""


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

data = np.loadtxt('dipolo_16.csv',delimiter=',',skiprows=1)

theta = data[:,0]
phi = data[:,1]
r = data[:,2]

a = 0.0174532925
phi_rad = a*phi;
theta_rad = a*theta;

#Conversión de coordenadas
x = r * np.sin(phi_rad) * np.cos(theta_rad)
y = r * np.sin(phi_rad) * np.sin(theta_rad)
z = r * np.cos(phi_rad);

x = np.reshape(x,(73, 37))
y = np.reshape(y,(73, 37))
z = np.reshape(z,(73,37))
R = np.reshape(r,(73,37))

N = R/R.max()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=2,facecolors=cm.coolwarm(N),cmap = 'coolwarm',linewidth=0.5 )
surf.set_edgecolor('k')

# Equivalente a la instrucción axis equal en Matlab
max_range = np.array([x.max()-x.min(), y.max()-y.min(), z.max()-z.min()]).max() / 2.0

mean_x = x.mean()
mean_y = y.mean()
mean_z = z.mean()

ax.set_xlim(mean_x - max_range, mean_x + max_range)
ax.set_ylim(mean_y - max_range, mean_y+ max_range)
ax.set_zlim(mean_z - max_range, mean_z + max_range)
#

plt.title(u'Patrón de Radiación')
m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.coolwarm)
m.set_array(R)
cbar = fig.colorbar(m,shrink=0.8, aspect=9)
cbar.set_label('dB')
plt.rc('ytick', labelsize=7)
plt.show()




lunes, 16 de marzo de 2015

Graficar una esfera con coordenadas esféricas en Matlab

Matlab utiliza la convención alta-azimutal para coordenadas esféricas por lo que se tiene que considerar a la hora de traducir funciones expresadas con otras convenciones.

%Esfera de radio unitario en coordenadas esféricas
theta = linspace(0,2*pi,50);
phi = linspace(-pi,pi,50);
r = ones(1,50);

%Construcción de malla
[phi,theta] = meshgrid(phi,theta);
r = meshgrid(r);

%La conversión se realiza después de construir la malla
[X,Y,Z] = sph2cart(theta,phi,r);

mesh(X,Y,Z), axis equal




viernes, 13 de febrero de 2015

Escudo de la BUAP (Blanco, PNG)

A veces hace falta un escudo blanco para hacer contraste en un fondo negro para algún póster científico o presentación. El escudo es invisible por el fondo blanco de la plantilla del blog pero ahí está. Puedes verlo dando click al espacio en blanco.

lunes, 17 de noviembre de 2014

Simulación de circuitos eléctricos en Simulink

Bloques usados:

Solver Configuration: (Simscape>Utilities)
Voltage Sensor: (Simscape >Foundations Library>Electrical>Electrical Sensors)
Current Sensor: (Simscape >Foundations Library>Electrical>Electrical Sensors)
PS-Simulink Converter: (Simscape >Utilities)
Resistor  (Simscape>Foundations Library>Electrical>Electrical Elements)
Electrical Reference  (Simscape>Foundations Library>Electrical>Electrical Elements)
AC Voltage Source     (Simscape>Foundations Library>Electrical>Electrical Sources)
Mux  (Simulink >Common Used Blocks)
Scope  (Simulink>Sinks)

Para este modelo se dejó la configuración del Solver en default con la fuente de voltaje a 10 V pico-pico a 60 Hz y la resistencia es de 50 ohms. El tiempo de simulación es de 0.06 segundos.
Nota: Cómo activar las leyendas en el Scope.

martes, 19 de agosto de 2014

Buscando a Waldo con Matlab

Una aplicación entretenida de la correlación cruzada normalizada es la detección de una imagen patrón en una imagen de mayor tamaño. Esta correlación está definida matemáticamente como 

dónde f(x,y) representa a la función de imagen y t(x,y) la función de templete o imagen patrón que se desea detectar. En nuestro programa ese templete será este segmento de imagen dónde aparece Waldo:


Nuestra función principal será el siguiente mapa en el que habrá que encontrar a Waldo:


Para encontrarlo utilizaremos la función normxcorr2(). Esta función retornará un arreglo bidimensional resultado de la correlación cruzada del templete y la imagen. Para encontrar la posposición de Waldo en la imagen bastará con encontrar el punto donde la función alcanza su máximo. El arreglo resultante será tan grande como la imagen del mapa por lo que habrá que seleccionar una pequeña región alrededor del pico para poder visualizarlo mejor:

 Para encontrar la posición del pico utilizamos la función max() con la siguiente sintaxis:

[pico,indice] = max(c(:)); % Obtener valor del pico y su índice

El arreglo c representa a la función de de correlación. Hasta aquí la variable pico contiene el valor del máximo y la variable indice contiene la posición del valor máximo como si la matriz c estuviera distribuida en un arreglo vectorial. Para conocer la verdadera poción del pico en la imagen se necesita la función  ind2sub():

[y,x] = ind2sub(size(c),indice); % Obtener posición en la imagen 

Teniendo ahora la posición de Waldo solo queda mostrar la imagen completa con un rectángulo superpuesto para señalarlo:


 El programa completo es quizá más compacto de lo que pudieron haber pensado

clc,clear
mapa = imread('Waldo.jpg'); %Carga imagen del mapa
waldokernel = imread('waldok.jpg'); % carga templete de Waldo
c = normxcorr2(waldokernel(:,:,1),mapa(:,:,1)); % Correlación cruzada normalizada
[pico,indice] = max(c(:)); % Obtener valor del pico y su índice
[y,x] = ind2sub(size(c),indice); % Obtener posición en la imagen
ccut = c(y-45:y+45,x-45:x+45); % Recortar región alrededor del pico
imshow(mapa)
hold on
rectangle('Position',[x-50,y-43,70,70], 'LineWidth',2)
figure(2),surf(ccut), shading flat, title('Pico en Correlación Cruzada')



miércoles, 23 de julio de 2014

Elisyum

En un conversación divagada le comenté a un amigo una idea que he traído en la cabeza desde hace mucho. Se trata de construir una ciudad desde cero con todo lo mejor que México puede ofrecer: las mejores universidades, centros de investigación, hospitales y fabricas de alta tecnología así como las oficinas de las empresas más grandes, es decir, una Hong Kong mexicana en la cosa de Veracruz o Oaxaca. Me hizo ver inmediatamente que esa idea le recordó a la película de Elisyum. Quizá tenga razón. Aumentar aún más la desigualidad en el país dista de ser una solución. Pero me queda la curiosidad. ¿Qué pasaría si existiera una ciudad así?

jueves, 26 de junio de 2014

Problema al implementar un programa asíncrono en VHDL

Supongamos que tenemos un programa muy simple en VHDL en el que prendemos y apagamos dos leds mediante dos interruptores: 

library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;

entity leds is
port( a,b : in std_logic;
     s1,s2: out std_logic);   
end leds;

architecture control of leds is
begin

s1 <= a;
s2 <= b;

end control;


Para la tarjeta de desarrollo Basys2 nuestro archivo .ucf quedaría:

# Interruptores
NET "a" LOC = P11;
NET "b" LOC = L3;

# Leds
NET "s1" LOC = M5;
NET "s2" LOC = M11;


Hasta aquí todo parece en orden e incluso nuestro programa funciona bien en la simulación. Pero un problema muy común entre los estudiantes de los primeros cursos de sistemas digitales es que al momento de cargar el archivo .bit de un programa asíncrono como este a una tarjeta de desarrollo, ésta se queda sin hacer nada. Esto ocurre porque la tarjeta espera arrancar por default con el oscilador interno aunque no lo usemos en el programa (razón por la que este problema muy rara vez se presenta en programas que si lo usan). Este problema se resuelve simplemente haciendo click derecho sobre "Generate Program File", buscar "Process Properties" que nos abrirá la siguiente ventana en la debemos buscar la categoría "Startup Options" y cambiar la opción de FPGA Start-Up Clock de CCLK a JTAG Clock:

domingo, 22 de junio de 2014

Control PID para el modelo simple de una masa móvil


Supongamos que tenemos un pequeño vehículo de masa 'm' que se encuentra en una posición inicial x0 que queremos llevar hasta una posición final xr. Para simplificar las cosas supondremos que no existe fricción entre las ruedas y el suelo ni resistencia al aire. El modelo de nuestra planta queda descrito entonces por la 2da Ley de Newton:


dónde la fuerza F(t) es la entrada y la posición x(t) nuestra salida de la planta. Obteniendo la transformada de Laplace,su función de transferencia nos queda:


Observe que cuando a 'm' se le asigna una masa unitaria G(s) se convierte en un doble integrador. Para este modelo, como debe haberse tratado en cualquier curso de control, un controlador proporcional resulta ineficaz. Un controlador de este tipo únicamente mantendría oscilando el carrito al rededor de la posición deseada sin alcanzar nunca la estabilidad. Incluso considerando la resistencia al aire, este tipo de controlador mostrará una respuesta transitoria indeseable. Para control ideal, donde el carrito acelere y desacelere suavemente hasta detenerse justo (casi en este caso sin fricción ni resistencia al aire) en la posición que queremos requerimos un controlador PID. Las ganancias para controlar un doble integrador ideal son:


Corriendo nuestro modelo en Simulink estos son son los resultados:



viernes, 30 de mayo de 2014

Derivador práctico con amplificador operacional

Pareciera que los libros escriben con letras chiquitas que el derivador ideal es inestable y no funciona correctamente en la práctica. La razón está en el efecto que causa el ruido al aplicar la derivada. Si modelamos el ruido como una función aleatoria que depende del tiempo, se observa que la función tiene variaciones abruptas dentro de un intervalo muy pequeño. Estas variaciones abruptas causan derivadas con valores muy grandes que saturan la salida del derivador. Es por esto que un derivador implementado físicamente debe llevar un filtro pasa bajas en la entrada para atenuar el ruido lo más posible. El ruido también puede modelarse como una señal de alta frecuencia siendo esta la razón de la efectividad del filtrado.

En el circuito que muestro en la figura estoy usando un filtro pasa bajas con una frecuencia de corte de 1.59 KHz (simplemente porque podía implementarlo con los componentes que tenía a la mano, no es que sea la frecuencia óptima). Los valores de C2 y R1 fueron elegidos para una ganancia unitaria.   Por supuesto, este derivador sólo puede usarse para señales de baja frecuencia como en cómputo analógico o controladores PID.

NOTA: Después de algunas pruebas en el laboratorio me di cuenta que hay una falla en el circuito porque hace falta colocar un seguidor de voltaje entre el filtro y el derivador. Esto ocurre porque al no haber un acoplamiento con un seguidor la función de transferencia de todo el circuito cambia volviéndose un derivador con un filtro pasa-bajas con frecuencia de corte de 16 Khz.

lunes, 28 de abril de 2014

Pruebas con adaptador Canon para telescopio (impreso 3D)

Hace poco mandé a imprimir en la Inventoteca una montura EF que se puede descargar en Thingiverse. Después de un intento fallido y varias vueltas, finalmente mi novia y yo lo probamos en su telescopio y funcionó de maravilla. ¡He aquí algunas fotos!:

viernes, 18 de abril de 2014

 I
I miss you and every single star is a memory. Then I ask myself, what's all this starfield above me? I may say it's almost everything; matter, vastness... even an endless collection of frames of you.


II
Anoche soñé que te escribía un poema infinito. Te decía que estaba escrito en una sola hoja de papel. Pienso, a modo de analogía, en el sediento que sueña con el agua que nunca lo calma. Yo, en cambio, te escribo en líneas que forman copos de nieve; fractales de Koch.

sábado, 12 de abril de 2014

domingo, 9 de marzo de 2014

Crear un archivo de texto desde un array en Matlab

Supongamos que se requiere generar una señal sinusoidal en un DSP o un FPGA a partir de un conjunto de 30 puntos de la función sin(t) dentro un solo ciclo. Si se programa el dispositivo en lenguaje C, necesitamos un array que contenga los 30 valores. Para transferir el array generado a un archivo.txt del cual se puedan copiar cómodamente (separados ya por una coma) se utiliza la función dlmwrite(). El código para generar los 30 valores en formato short es:

t = linspace(0,2*pi,30);
y = round(32767*sin(t));
dlmwrite('texto.txt',y);

domingo, 23 de febrero de 2014

Beakman

Fue muy emocionante compartir la explanada del museo Universum con al menos 2 millares de estudiantes y jóvenes profesionales de las más diversas ciencias, todos siendo niños otra vez durante poco más de una hora. Después de mis padres, me aventuraría a decir que el personaje de Paul Zaloom terminó de encaminarme por la senda de la ciencia. Creo que soy una de las personas más indicadas para afirmar que tener carisma y una irreverencia agradable es más difícil que aprender matemáticas avanzadas. Pocos divulgadores de la ciencia han podido marcar una generación entera de un país."They always say "you must be really tired of hearing I'm a scientist because of you". But I've got to tell you friends... I will never ever get tired of hearing you people "I'm a scientist because of you"". Contuve algunas lagrimas al cierre.