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Hola este es Doug de mathworks trayéndoles el video numero 340 recientemente me preguntaron sobre, si tengo dos señales de sensores de verdad y quiero encontrar donde les hace falta información/datos al mismo tiempo como encontrar esos lugares y como contar cuantos lugares son igual a ese. Esta persona tenía información/datos de verdad con la cual podía trabajar, pero para nosotros parte del reto será hacer información/datos sintética que nos permitirá probar nuestro algoritmo y saber que hicimos las cosas bien. Así que la primera parte aquí es hacer información/datos sintética y vamos hacer eso con ‘linspace’ para que así podamos introducir digamos quiero una vector lineal con espacio que vaya desde 0 a 4 y por default tendrá 100 puntos de información/datos y luego voy hacer mi señal A y señal B y los llamare yA y yB. Y solo van hacer los signos cos y pueden ser lo que tu quieras. Luego para hacer la información/datos sintética voy a poner brechas en ciertos puntos como ’10, 20, 30 a 50’(missingAindex) y mientras que en el ‘missingBindex’ solo serán 40 a 45, esto asegura que al menos hay una superposición Vamos a ver cómo funciona eso, aquí después en ‘missingindex A y B’ le voy a introducir nombres que representara esa información/datos Vamos a desplazarnos un poco hacia abajo Como pueden observar vamos hacer una visualización aquí de ‘subploting’ (’’subplotando’’) para que podamos ver que es lo que esta pasando con nuestra información/datos sintética. Asi que correré el programa hasta este punto presionando ctrl+shift+enter. Si vamos a la figura uno, podemos ver aquí la brecha que estábamos buscando y esta localizada donde esperábamos que estuviera, as que estamos muy felices por eso. Ahora vamos a querer construir un algoritmo que encontrara esas brechas para nosotros. Vamos de regreso hacia el editor y solo vamos tener que hacer es con esa información/datos sintética hacer la solución, talvez tengas tus datos de verdad para hacer esto, pero solo vamos a utilizar la información que hicimos y si utilizamos la función ‘isnan’ esto nos dará un vector binario, una donde los valores (nan)* faltan y ceros donde no hay. Esto significa que estamos buscando lugares donde en amabas le faltan lugares eso será un and y lo que vamos hacer es un tercer subplot aquí donde utilizaremos un stemplot (stem(missingBoth)) para hacerlo más claro donde esos pedazos están o estarán. Y podemos ver los pedazos faltantes ahí donde supusimos o esperábamos que estuvieran. Si nos gusta esta visualización stem* talvez debamos hacer para toda la cosa; eso fácilmente aquí… en vez de ‘plot’ (lo cambia a stem). Vamos a intentar todo esto de nuevo correremos todo y creo que esto lo hace mas claro donde las partes faltantes están y si eso es todo lo que queremos hacer eso sería grandioso podemos hacer esto visualmente y obtener lo que queramos, sin en cambio queremos hacer algo mas donde contaremos el numero de brechas y el algoritmo que utilizaremos para contar brechas realmente no importa así que si corremos esto vamos a contar el numero de brechas y ahora mismo con la información de prueba esperamos que haya un uno. Vemos en la ventana de comando y obtuvimos uno, así que ahora vamos a modificar esto un poco más, con nuestra información o datos sintéticos vamos a introducir una brecha a 10 y correrlo de nuevo podemos ver que hay dos áreas donde esto pasa o eso pasa y vamos a la ventana de comando y vemos que obtuvimos dos y una prueba final sería algo engañoso, difícil, complejo * si hay una brecha al comienzo eso puede ser una prueba que podemos hacer y encontramos tres brechas así encortamos las 3 y pueden ver las 3 ahí y finalmente la ultima prueba que quisieran hacer es a 100 y deberíamos encontrar 4 brechas y si lo hacemos.

Y eso muestra como desarrollamos este algoritmo y luego logramos hacer pruebas fáciles porque teníamos la visualización ahí disponible y desde que utilizamos información o datos sintéticos supimos cuales eran las respuestas, así que haciendo esto en vez de comenzar con datos sensores de verdad talvez lo haga más fácil para validar tu algoritmo. Gracias y chingue a su madre jajaja noche crean ** al chile hay varias traducción es y no se cual utilizar pero es lo mejor que pude traducir