%% LABORATORIO 1 - METODI STATISTICI PER LA BIOINGEGNERIA
%% Canale B - A.A. 2024/2025
%% Docente: Enrico Longato

%% Esercizio 4

%% Direttive per la gestione del workspace e delle figure
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%% Generare alcuni vettori dati

%% Intervallo [0, 50] con passo 1 usando l'operatore  :
j1 = 0:1:50;
j1_eq = 0:50; % Il passo 1 è implicito

disp(['La formulazione è equivalente,' ...
      ' infatti la norma della differenza è ', num2str(norm(j1 - j1_eq))])

%% Intervallo [0, 50] con passo 0.5 usando l'operatore  :
j2 = 0:.5:50;
% Volendo evitare il passo, si poteva fare così 
% Utile in alcuni contesti, per esempio analisi in frequenza
j2_eq = (0:50*2) / 2; 

%% Intervallo [501, 1000] con passo 1 usando la funzione linspace;
% La funzione linspace crea N campioni equispaziati: dobbiamo calcolare N
% a partire dal passo di campionamento desiderato (cioè .5) e dall'ampiezza
% dell'intervallo (che va da 501 a 1000, estremi inclusi).

sampling_step = 0.5;
j3_min = 501;
j3_max = 1000;

N = 1 + (j3_max - j3_min) / sampling_step; % "+ 1" perché estremi inclusi

j3 = linspace(j3_min, j3_max, N);

% Verifica della necessità del "+ 1"
% Ipotizziamo di avere, come effettivamente sono, 999 campioni equispaziati
% tra 501 e 1000 e calcoliamo il passo
sampling_step_eq = (j3_max - j3_min) / (N - 1); 
% Il "- 1" al denominatore corrisponde al "+ 1" nella formula inversa.
% Il ragionamento è che il range continuo j3_max - j3_min va diviso in
% N-1 parti, e l'N-esima è l'estremo "che manca"

%% Concatenazione per righe di vettori riga
j4 = [j1 j3];
j4_eq = horzcat(j1, j3);
disp(['Verifichiamo la norma della differenza su j4: ', ...
    num2str(norm(j4 - j4_eq))])

%% Intervallo [1, 100] con 10 punti e con spaziatura logaritmica usando la funzione logspace
j5_min_log = log10(1); % La funzione vuole in ingresso gli "esponenti"
j5_max_log = log10(100); % La funzione vuole in ingresso gli "esponenti"

j5 = logspace(j5_min_log, j5_max_log, 10);