sábado, 14 de mayo de 2016

Duloxetina

A Quay at Caen - Stanislas Lépine
Algo muy extraño que ocurrió cuando tomaba Cymbalta fue perder sólo durante esos días el gusto por las pinturas oscuras de Stanislas Lépine, Christian Dahl y Atkinson Grimshaw. No es un suceso que me haya caído en completa sorpresa, pero me parece muy curioso que el gusto en arte esté tan directamente condicionado por la química cerebral. Otro efecto interesante fue perder temporalmente la capacidad de acceder a memorias asociadas con ansiedad o tristeza. ¿Es este mismo mecanismo el mismo que me alejaba del gusto por las pinturas oscuras? Tan pronto dejé el antidepresivo, hace ya algunas semanas, mi gusto volvió. No lo dejé por orden médica ni porque no me sintiera cómodo con los resultados, sino porque me incomodaba el hecho de de tener que vivir con una tranquilidad artificial.

Atkinson Grimshaw
Debo aclarar que no padezco de depresión sino que he sufrido de un desorden de ansiedad desde que tengo memoria. Un problema que mis psicólogos no supieron identificar hasta que no pude soportarlo más y tuve que visitar a un psiquiatra. Ahora lo único que lamento es no haberme tratado este problema antes. Pienso en todo el tiempo que la ansiedad me arrebató de mi vida sin poder impedirlo a pesar de mis intentos. En el fondo sabía que en mí había problema más grande que la timidez. Había sido como una batalla en un cuarto competentemente oscuro. Tarde, si, pero finalmente me siento verdaderamente bien conmigo mismo, como no lo sentía desde niño. Sé ahora que esa presión en el pecho y esa angustia constante que me envolvía no eran parte de mí. He aprendido tanto en estas últimas semanas.  

miércoles, 27 de abril de 2016

Leer imagenes en formato .img en Matlab

Es muy común que datos científicos como imágenes medicas o astronómicas se encuentren con la extensión .img. Al menos hasta la versión de 2016, Matlab no tiene una función para extraerlas pero en esta entrada veremos como hacerlo leyendo directamente los datos binarios con fopen(). Para este ejemplo usaremos los datos topográficos del altímetro láser de la sonda espacial Mars global Surveyor que pueden ser descargados aquí. Es muy importante saber de antemano lo siguiente::
  • Dimensiones de la imagen 
  • Formato y precisión de los datos
Esta información es necesaria para poder redimensionar y obtener correctamente el array de datos leídos con la función fread(). En este caso usaremos el mapa topográfico de la superficie de Marte a una resolución de 4 pixeles por grado (archivo megt90n000cb.img). Estos datos tienen un archivo de documentación asociado llamado megt90n000cb.lbl donde podemos leer que la imagen tiene dimensiones de 1440 por 720 px con datos en formato big-endian int16. Sabiendo esto escribimos el siguiente programa:

%Abrir archivo .img
fid = fopen('megt90n000cb.img','rb');
dim = [1440 720];
img = fread(fid,dim,'int16','ieee-be');
img = img';

%Gráfica 2D

figure(1)
imagesc(img)
xticklabels = 0:30:360;
xticks = linspace(1, size(img, 2), numel(xticklabels));
set(gca, 'XTick', xticks, 'XTickLabel', xticklabels)
yticklabels = -90:30:90;
yticks = linspace(1, size(img, 1), numel(yticklabels));
set(gca, 'YTick', yticks, 'YTickLabel', flipud(yticklabels(:)))
colormap(hot), grid('on'), title('Mars Orbiter Laser Altimeter Data')
xlabel('Longitud(E)'),ylabel('Latitud')

%Gráfica 3D (Valle Marineris)
figure(2)
marineris = img(325:478,1079:1322);
surf(marineris,'EdgeColor','none')
xlim([0 200]), ylim([0 150])
title('Valles Marineris')


Plots:


martes, 26 de abril de 2016

Máquina de Estados Finitos en Python

Una máquina de estado o autómata finito (Finite State Machine en inglés) es un modelo computacional bastante útil en robótica y automatización. Para este ejemplo haremos una implementación por software de una máquina de estados en Python que puede ser fácilmente adaptada para algún proyecto en una Raspberry Pi. Esta implementación es bastante sencilla, para FSM's más robustas basadas en clases recomiendo checar aquí y aquí. El diagrama de estados para FSM de esté ejemplo será el siguiente:
Este tipo particular de FSM es llamada Máquina de Moore ya que la transición de estado sólo depende del estado actual y del valor de la entrada. Esta implemntación en Python aprovechará una característica peculiar de los diccionarios que permite asociar una función con una llave [ref]. De esta manera los estados quedan definidos como funciones dónde podemos incluir todas las acciones que no interese realizar durante dicho estado (o durante las transiciones). El programa completo:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Feb  4 23:36:28 2016

@author: Rodolfo
"""

from time import sleep
from random import randint

#Variable global
estado = 'i'

#Estados
def EDOi(entrada):
    global estado
    print('Estado Inicial')
    #Transiciónes
    sleep(2)
    if entrada == 0:
        estado = 'i'
    if entrada == 1:
        estado = 0
        print(u'Transición hacia 0...')

def EDO0(entrada):
    global estado
    print('Estado 0')
    #Transiciones
    sleep(2)
    if entrada == 0:
        estado = 1
        print(u'Transición hacia 1...')
    if entrada == 1:
        estado = 2
        print(u'Transición hacia 2...')
        
def EDO1(entrada):
    global estado
    print('Estado 1')
    #Transiciones
    sleep(2)
    if entrada == 0:
        estado = 0
        print(u'Transición hacia 0...')
    if entrada == 1:
        estado = 2
        print(u'Transición hacia 2...')

def EDO2(entrada):
    global estado
    print('Estado 2')
    #Transiciones
    sleep(2)
    if entrada == 0:
        estado = 1
        print(u'Transición hacia 1...')
    if entrada == 1:
        estado = 0
        print(u'Transición hacia 0...')

#Finite State Machine (FSM)   
def FSM(entrada):
    global estado
    switch = {
       'i':EDOi,
        0 :EDO0,
        1 :EDO1,
        2 :EDO2,
    }
    func = switch.get(estado, lambda: None)
    return func(entrada)

#Programa Principal
while True:    
 FSM(randint(0,1))
 sleep(2)


Salida del programa en la consola en Raspberry:

domingo, 10 de abril de 2016

Streaming de datos por TCP en Raspberry Pi + LabVIEW

 Si se desea hacer un streaming de datos desde un sistema de instrumentación remota como una estación meteorológica, sismológica o un telescopio robótico, puede resultar muy útil y económico tener un servidor TCP en un Raspberry Pi y visualizar los datos en tiempo real con LabVIEW desde cualquier lugar. Esto puede hacerse muy fácilmente utilizando el modulo socket para Python.

Un socket es una abstracción de programación para la representación de conexiones y permiten realizar una comunicación bidireccional. En Python se crea de la siguiente manera:

import socket
s = socket.socket()    #Instaciamiento para el objeto 's'
host = ''                      #Host local por defecto
port = 8006                #Puerto
s.bind((host,port))     #Asignación de dirección y puerto a la instancia
s.listen(5)                  #Número máximo de conexiones entrantes 

Para este ejemplo simularemos 2 señales que usaremos para enviar por TCP. En una aplicación real estas señales serían adquiridas mediate ADC's u otros dispositivos conectados a los pines GPIO de la tarjeta:

t = np.linspace(0,2*np.pi,100)
y0 = np.float16(np.sin(t))
y1 = np.float16(0.5*np.sin(t)*np.sin(2*t))

Se puede observar que estoy usando la función float16() para reducir la precisión de los datos para ahorrarle un poco de trabajo al cliente en LabVIEW pero pueden omitirla si requieren más dígitos significativos. Ahora, para parte principal del programa tenemos:

print u"Esperando conexión"
s, addr = s.accept()
print u"Conexión desde: ", str(addr)
i = 0
try:
 while True:
     s.send('CH0'+str(y0[i])+'\n')
     s.send('CH1'+str(y1[i])+'\n')
     i += 1
     if i>=99:
         i = 0
     time.sleep(0.01)
except KeyboardInterrupt:
s.close()

 Observen que en el argumento del método send() estoy concatenando las etiquetas de 'CH0' y 'CH1' para poder separar las señales después con LabVIEW. (recuerden que '\n' es una secuencia de escape que indica nueva linea).

El diagrama a bloques del cliente para LabVIEW es bastante sencillo:
(Click para agrandar)
En el bloque TCP Open Conection colocamos la dirección IP* de la Raspberry y el puerto que establecimos para el socket en el programa de Python. Después de hacer la lectura utilizamos los bloques Match Patern para identificar las etiquetas de los canales y separar sus valores. Finalemnte se convierten las cadenas aisladas a numeros de tipo double para enviarlos al graficador. El sistema funcionando se ve así:


*Aquí estoy usando una ip local. En la práctica se requerirá utilizar una IP pública. Hay varias formas de hacerlo: #1, #2 , #3

Referencias:
Python Advanced Tutorial 6, DrapsTV
Raspberry Pi + Arduino + LabVIEW, Alfredo Cruz

domingo, 3 de abril de 2016

Modelo lineal de un motor DC

El modelo lineal de un motor eléctrico de DC consiste en 2 ecuaciones diferenciales acopladas: el modelo eléctrico y el modelo mecánico. Debido a que ambos modelos están relacionados podemos escribir un modelo general el cual nos permitirá obtener una función de transferencia. En este ejemplo encontraremos la función de transferencia que relacione voltaje (entrada) con posición angular (salida). Primero, observemos el diagrama del circuito equivalente de la armadura del motor y el diagrama de cuerpo libre de rotor:
Para obtener la ecuación diferencial para el modelo eléctrico consideramos la ley de voltajes de Kirchoff:
 La fuerza contra-electromotriz se genera al iniciar el movimiento rotor debido a que su campo magnético fijo induce un voltaje en el devanado de la armadura (este voltaje es negativo con respecto al voltaje de entrada). La fcem es proporcional a la velocidad angular del rotor por lo que la constante Kb puede determinarse experimentalmente graficando el voltaje en las terminales del motor contra la velocidad angular del rotor (se verá que la relación no es realmente lineal en un intervalo grande pero puede la región lineal como una aproximación para el modelo).

Para obtener el modelo mecánico consideramos la segunda ley de Newton para movimiento angular:

Dónde J y b son el momento de inercia del rotor y el coeficiente de amortiguamiento por fricción respectivamente. Vemos que el torque es proporcional a la corriente en el motor. Asumiendo que no hay perdidas electromagnéticas ni por calor:
Por lo que el valor para el factor de fcem encontrado experimentalmente puede ser usado como valor para Kt. Observamos ahora que las ecuaciones (1) y (2) están relacionadas por la función de corriente.Para facilitar la sustitución obtendremos primero la transformada de Laplace de ambas ecuaciones:
Despejando I(s) de (4) y sustituyendo en (3) obtendremos el modelo unificado para el motor DC. Teniendo ya una sola ecuación obtenemos la función de transferencia posición/voltaje:


Ejecutando el siguiente código en Matlab asignando algunos valores a las constantes obtenemos su respuesta al escalón unitario en lazo cerrado:

J = 3.2284E-6;
b = 3.5077E-6;
K = 0.0274;
R = 4;
L = 2.75E-6;
s = tf('s');
P_motor = K/(s*((J*s+b)*(L*s+R)+K^2))
sys_cl = feedback(P_motor,1)
step(sys_cl)




Referencias:
DC Motor Position: System Modeling, University of Michigan
DC Motor, MathWorks
DC Motor, How It Works? [video subtitulado en español], Learn Engineering

domingo, 27 de marzo de 2016

martes, 22 de marzo de 2016

Configuración inicial en Debian

[Esta entrada es sólo un apunte personal para recordarme lo que debo de hacer depués de instalar Debian para configurarlo a mi gusto.]

1. Instalación y configuración de WiFi:

https://wiki.debian.org/es/WiFi

2. Configuración de GNOME:
Escribir "Retoques" o "Tweak" en el buscador de aplicaciones. Abrimos la aplicación para configurar GNOME. En la pestaña de "Ventanas" podemos agregar los botones de maximizar y minimizar

3. Instalación de códecs multimedia
apt-get install libavcodec-extra 
4. Habilitación de sudo

En  Debian no vienen configurados sudoers por defecto pero pueden encontrar un tutorial para instalarlos aquí.

5. Instalación fuentes de Windows

apt-get install ttf-mscorefonts-installer

6. Instalación de Cairo Dock
Para instalar el dock solo tenemos que abrir Synaptic y escribir "Cairo Dock" en el buscador. Instalamos doble click en el paquete y seguimos el procedimiento de instalación dando click en "Aplicar". Una vez instalado, presionamos Alt+F2 y escribimos "cairo dock" para iniciarlo. Después abrimos la aplicación de retoques como (el mismo del punto 2) y abrimos la pestaña "Aplicaciones al inicio". Damos click en el signo "+" y damos click en Cairo Dock. De esta manera el dock se iniciara automáticamente al iniciar sesión.


martes, 1 de marzo de 2016

Programa de ejemplo en C para MicroBlaze

 
(Tarjeta de desarrollo Symbhia)

#include <xparameters.h>
#include <xgpio.h>

XGpio LEDS;
XGpio SW;

u8 sws; // Variable tipo uint8
int i;

int main(){
//Inicialización
  XGpio_Initialize(&LEDS,XPAR_GPIO_1_DEVICE_ID);
  XGpio_Initialize(&SW,XPAR_GPIO_0_DEVICE_ID);

while(1){
//Lectura de switches
  sws = XGpio_DiscreteRead(&SW,1); //(puntero de instancia,canal)

//Escritura de la variable sws en LEDS
  XGpio_DiscreteWrite(&LEDS,1,sws); // (puntero de instancia,canal,dato)
   }

return 0;

}

sábado, 20 de febrero de 2016

OpenCV en Python

Instalación de Anaconda en Linux:

Descargar instalador aquí y ejecutar con:

$ bash nombredelinstallador.sh

Instalación de OpenCV usando conda (en la terminal):

$ conda install opencv 

Abrir Spyder:

$ spyder

Ejemplo. Cargar una imagen y mostrarla con matplotlib:

import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 

img = cv2.imread('eco.jpg',0) #Cargar imagen 
plt.imshow(img,cmap = 'gray') # Mostrar imagen 
plt.xticks([]), plt.yticks([]) #Ocultar numeración en ejes 
plt.title('Umberto Eco (1932-2016)'


jueves, 14 de enero de 2016

8 de Enero

Apenas corre la primera semana de este año y ya da mucho de qué hablar. Esta noche, después de un curioso suceso, me he propuesto  volver a escribir frecuentemente pues me he terminado de convencer finalmente de que olvidamos lentamente la vida de una forma silenciosa. Pequeños detalles se pierden para siempre. Un beso en al lluvia, una carta hecha pedazos o un mensaje de texto hiriente. Olvidamos, convenientemente, que también hemos sido unos hijos de puta. Pero hablemos un poco del año pasado. Inicié 2014 con expectativas en el suelo, quebrado por dentro, emocionalmente abatido. No sabía que esperar de 2015 y fuera lo que fuera sabía que no estaba listo (y tenía razón). Doce meses después esperaba la llegada de otro año sentado en un viejo sillón en la terraza de la casa mi abuela con una extraña tranquilidad. Sabía que había sido un año memorable por todo lo bueno y lo malo. Académicamente ha sido quizá mi mejor año hasta ahora, pero emocionalmente fue un año que me dejó algunas cuantas heridas de guerra. Lastimé y fui lastimado, conocí verdaderamente a la filosofía y definí mi ética personal. Veo con todo esto a 2016 como el incierto año que es pero esta vez sintiéndome listo y armado para el  mal tiempo. Si el hombre sólo puede definirse en la medida que se realiza, como decía Sartre, tengo el ánimo de ver cada día de este año como una página en blanco que no quiero dejar que pase en vano. O lo que quizá sea aún peor: olvidarlas después haberlas escrito como tantas hojas que el tiempo arranca de mi memoria.