Tutorial matlab

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TUTORIAL DE MATLAB
TUTORIAL DE MATLAB 1
1. ¿QUÉ ES MATLAB? 4
1.1 Uso de Matrices 5
1.2 Origen de MatLab 5
1.3 Plataformas 5
1.4 Productos 5
2. LIBRERÍA DE APLICACIONES DE MATLAB 7
2.1 SIGNAL PROCESSIN G TOOLBOX 7
2.2 THE MATLAB C MATH LIBRARY 7
2.2.1 Desarrollo de aplicaciones utilizando la MATLAB C Math Library 8
2.2.2 Utilización de MATLAB y de su compilador 8
2.2.3 Velocidad y Precisión 9
2.2.4 Lista parcial de funciones 9
Funciones matemáticas 9
Funcionales especiales y elementales 9
Algebra lineal numérica 9
Polinomios e interpolación 9
Métodos numéricos no lineales 10
Estadística y análisis de Fourier 10
Operaciones algebráicas y lógicas 10
2.2.5 Utilidades 10
2.2.6 Requerimientos 10
2.3 THE MATLAB COMPILER TOOLBOX 11
2.3.1 Generación Automática de ficheros MEX. 11
2.3.2 Rendimiento del compilador 12
2.3.3 Opciones de ajuste del rendimiento 12
2.3.4 Requerimientos del sistema 12
2.3.5 Limitaciones del código compilado 13
2.4 SYMBOLIC MATH TOOLBOX 13
2.5 OPTIMIZATION TOOLBOX 14
2.6 IMAGE PROCESSING TOOLBOX 15
2.7 Neural Network Toolbox 16
2.8 NON LINEA R CONTROL DESIGN TOOLBOX 17
2.9 NAG FOUNDATION TOOLBOX 18
3. INICIANDO MATLAB 20

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4. USO DE COMANDOS 20
4.2 Instrucciones de MATLAB y Variables 22
4.3 Obteniendo Información del Espacio de Trabajo 23
4.4 Variables Permanentes 23
4.6 Saliendo y Guardando el Espacio de Trabajo 23
4.7 Manipulación de Vectores y Matrices 24
4.8 Operaciones de Matrices 25
4.9 Operaciones de Arreglos 28
4.10 Ejemplos: Operaciones Aritméticas 29
5. PROGRAMANDO CON MATLAB 33
5.1 Generalidades 33
5.1.1 Archivos-M: Comandos y Funciones 33
5.1.2 Otras funciones 37
5.1.3 Declaración function 41
5.2 Operadores relacionales 41
5.3 Operadores lógicos 42
5.4 Caracteres especiales 43
5.5 Control de flujo 44
5.5.1 Declaración FOR simple 44
5.5.2 Declaración FOR anidada. 45
5.5.3 Declaración WHILE 46
5.5.4 Declaraciones IF, ELSE, ELSEIF y BREAK 47
5.6.1 Creación de una matriz 50
5.6.2 Cambio del orden de una matriz: reshape 50
5.6.3 Modificación individual de elementos 50
5.6.4 Modificaciones adicionales de una matriz 51
5.7.1 Declaración fopen 57
Ejemplo 57
5.7.2 Declaración fclose 57
5.7.3 Declaración fread 57
5.7.4 Declaración fwrite 58
5.7.5 Declaración fprintf 58
5.8 Variables globales 58
5.9 Vectorización de algoritmos y estructuras (for, while) 59
5.10 Gráficas en Dos Dimensiones 60
COMANDO PLOT 60
Símbolo Color 60
Símbolo Estilo de línea 61
5.10.6 Comandos gráficos 63
5.11 Gráficos en 3 dimensiones 66
5.12 Archivos de disco 73
5.12.1 Manipulación de Archivos de Disco 73
5.12.2 Ejecutando Programas Externos 73
5.12.3 Importando y Exportando Datos 73
5.13 INDICE ALFABETICO 74
6. SIMULINK 75
6.1 Acelerador de Simulink 77
6.2 Generador de código -C en Simulink 77
7. COMANDOS DE MATLAB 78
7.1 General purpose commands: 78
Control System Toolbox Commands: 81

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8. APLICAN DO MATLAB AL CONTROL DE PROCESOS 86
8.1 Respuesta en el dominio del tiempo 86
8.2 Respuesta en el dominio de la frecuencia 91
8.3 Lugar de las raíces 95
8.4 Controladores PID 97
9. TRUCOS EN MATLAB® 99
Paper semilogarítmico gratis: papelbod.m 99

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1. ¿QUÉ ES MATLAB?
MatLab es un programa interactivo para computación numérica y visualización de
datos. Es ampliamente usado por Ingenieros de Control en el análisis y diseño,
posee además una extraordinaria versatilidad y capacidad para resolver
problemas en matemática aplicada, física, química, ingenierí a, finanzas y muchas
otras aplicaciones. Está basado en un sofisticado software de matrices para el
análisis de sistemas de ecuaciones. Permite resolver complicados problemas
numéricos sin necesidad de escribir un programa.
MATLAB es un entorno de computación y desarrollo de aplicaciones totalmente
integrado orientado para llevar a cabo proyectos en donde se encuentren
implicados elevados cálculos matemáticos y la visualización gráfica de los
mismos.
MATLAB integra análisis numérico, cálculo matricial, proceso de señal y
visualización gráfica en un entorno completo donde los problemas y sus
soluciones son expresados del mismo modo en que se escribirían
tradicionalmente, sin necesidad de hacer uso de la programación tradicional.
El nombre de MATLAB proviene de la contracción de los términos MATrix
LABoratory y fue inicialmente concebido para proporcionar fácil acceso a las
librerías LINPACK y EISPACK, las cuales representan hoy en dia dos de las
librerías más importantes en computación y cálculo matricial.
MATLAB es un sistema de trabajo interactivo cuyo elemento básico de trabajo
son las matrices. El programa permite realizar de un modo rápido la resolución
numérica de problemas en un tiempo mucho menor que si se quisiesen resolver
estos mismos problemas con lenguajes de programación tradicionales como
pueden ser los lenguajes Fortran, Basic o C.
MATLAB goza en la actualidad de un alto nivel de implantación en escuelas y
centros universitarios, así como en departamentos de investigación y desarrollo
de muchas compañías industriales nacionales e internacionales. En entornos
universitarios, por ejemplo, MATLAB se ha convertido en una herramienta
básica, tanto para los profesionales e investigadores de centros docentes, como
una importante herramienta para la impartición de cursos universitarios, tales
como sistemas e ingenieria de control, álgebra lineal, proceso digital de imagen,
señal, etc. En el mundo industrial, MATLAB está siendo utilizado como
herramienta de investigación para la resolución de complejos problemas
planteados en la realización y aplicación de modelos matemáticos en ingeniería.
Los usos más característicos de la herramienta los encontramos en áreas de
computación y cálculo numérico tradicional, prototipaje algorítmico, teoría de
control automático, estadística, análisis de series temporales para el proceso
digital de señal.

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MATLAB dispone también en la actualidad de un amplio abanico de programas de
apoyo especializados, denominados Toolboxes, que extienden significativamente
el número de funciones incorporadas en el programa principal. Estos Toolboxes
cubren en la actualidad prácticamente casi todas las áreas principales en el
mundo de la ingeniería y la simulación, destacando entre ellos el 'toolbox' de
proceso de imágenes, señal, control robusto, estadística, análisis financiero,
matemáticas simbólicas, redes neurales, lógica difusa, identificación de
sistemas, simulación de sistemas dinámicos, etc.
Además también se dispone del programa Simulink que es un entorno gráfico
interactivo con el que se puede analizar, modelizar y simular la dinámica de
sistemas no lineales.
1.1 Uso de Matrices
MatLab emplea matrices porque con ellas se puede describir infinidad de cosas
de una forma altamente flexible y matemáticamente eficiente. Una matriz de
pixeles puede ser una imagen o una película. Una matriz de fluctuaciones de una
señal puede ser un sonido o una voz humana. Y tal vez más significativamente,
una matriz puede describir una relación lineal entre los componentes de un
modelo matemático. En este último sentido, una matriz puede describir el
comportamiento de un sistema extremadamente complejo. Por ejemplo una
matriz puede representar el vuelo de una avión a 40.000 pies de altura, o un
filtro digital de procesamiento de señales.
1.2 Origen de MatLab
MatLab fue originalmente desarrollado en lenguaje FORTRAN para ser usado en
computadoras mainframe. Fue el resultado de los proyectos Linpack y Eispack
desarrollados en el Argonne National Laboratory. Su nombre proviene de
MATrix LABoratory. Al pasar de los años fue complementado y reimplementado
en lenguaje C. Actualmente la licencia de MatLab es propiedad de MathWorks
Inc .
1.3 Plataformas
MatLab está disponible para una amplio número de plataformas: estaciones de
trabajo SUN, Apollo, VAXstation y HP, VAX, MicroVAX, Gould, Apple Macintosh
y PC AT compatibles 80386 o superiores. Opera bajo sistemas operativos
UNIX, Macintosh y Windows.
1.4 Productos
La empresa MathWorks ofrece MatLab como su principal producto para
computación numérica, análisis y visualización de datos. También ofrece Simulink

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como un anexo a MatLab y que interactua con él en lenguaje de MatLab y
lenguaje de bajo nivel C. Simulink es usado para simulación modelado no lineal
avanzado. Se ofrecen además numerosas herramientas especiales en "Toolboxes"
para resolver problemas de aplicaciones específicas, por ejemplo control,
procesamiento de señales, redes neurales, etc. Estas herramientas son
colecciones de rutinas escritas en MatLab.

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2. Librería de Aplicaciones de MATLAB
2.1 SIGNAL PROCESSING TOOLBOX
MATLAB tiene una gran colección de funciones para el procesamiento de señal
en el Signal Processing Toolbox. Este incluye funciones para:
• Análisis de filtros digitales incluyendo respuesta en frecuencia, retardo de
grupo, retardo de fase.
• Implementación de filtros, tanto directo como usando técnicas en el dominio
de la frecuencia basadas en la FFT.
• Diseño de filtros IIR, incluyendo Butterworth, Chebyschev tipo I,
Chebyshebv tipo II y elíptico.
• Diseño de filtros FIR mediante el algorítmo óptimo de Parks-McClellan.
• Procesamiento de la transformada rápida de Fourier FFT, incluyendo la
transformación para potencias de dos y su inversa, y transformada para no
potencias de dos.
2.2 THE MATLAB C MATH LIBRARY
La MATLAB C Math Library proporciona al usuario la capacidad computacional de
MATLAB en una libreria en formato objeto enlazable. El objetivo principal de la
C Math Library es soportar el desarrollo de aplicaciones 'stand alone' utilizando
MATLAB y su compilador. Puede ser utilizada independientemente de MATLAB
por programadores avezados en lenguaje C que necesiten prestaciones
computacionales robustas y de alto rendimiento.
Junto con el compilador de MATLAB, la C Math Library permitirá a los
programadores de aplicaciones utilizar MATLAB para la creación de aplicaciones
'stand alone'. Para los usuarios clásicos de MATLAB, se elimina así cualquier
necesidad de volver a reescribir algoritmos en lenguaje C para ser utilizada por
programas externos. Para aquellos usuarios que sean nuevos en la tecnología
MATLAB, esta tecnología ofrece una nueva vía para la reducción del tiempo de
desarrollo y puesta a punto de aplicaciones.
La MATLAB C Math Library proporciona una amplia gama de funciones clásicas
del programa MATLAB, proporcionadas como libreri as objeto, incluyendo
básicamente las siguientes categorías de funciones presentes en MATLAB y
ficheros M compilados:
• Algebra lineal.
• Funciones matemáticas elementales y especializadas.
• Operadores lógicos y aritméticos.

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• Matrices elementales y manipulación de vectores.
• Matrices especiales.
• Estadística básica y análisis de datos.
• Polinomios e interpolación.
• Gestión de cadenas de caracteres.
• Entradas y Salidas.
• Gestión de memoria y errores.
(Nota: Las funciones del tipo Handle Graphics no están incluidas en la C Math
Library).
2.2.1 Desarrollo de aplicaciones utilizando la MATLAB C Math
Library
La construcción y desarrollo de aplicaciones utilizando esta librería es un
proceso de amplias perspectivas una vez se tiene un dominio adecuado de su
operativa. El producto está dividido en dos categorías (como librerías objeto):
la librería (built-in library) contiene versiones de las funciones de MATLAB en
lenguaje C del tipo numérico, lógico y utilidades. Por otra parte la librería de
toolboxes (toolbox library) contiene versiones compiladas de la mayoría de
ficheros M de MATLAB para cálculo numérico, análisis de datos y funciones de
acceso a ficheros y matrices.
En equipos UNIX estas librerias pueden ser igualmente obtenidas como librerías
de tipo estáti co (static libraries) o bien como librerías compartidas (shared
libraries). Respecto al mundo PC, estas librerías pueden obtenerse como DLL's
en el entorno Microsoft Windows o como librerias compartidas en equipos Apple
MacIntosh.
2.2.2 Utilización de MATLAB y de su compilador
Para construir una aplicación del tipo 'stand alone' que incorpore código
originalmente desarrollado como ficheros M de MATLAB , deberán seguirse los
pasos siguientes:
1. Utilizar el compilador de MATLAB para convertir ficheros M en C mediante
la utilización de la instrucción mcc -e (la cual es externa a MATLAB).
2. Compilar el código C fuente en código objeto utilizando un compilador ANSI
C.
3. Enlazar el código resultante con la MATLAB C Math Library y con cualquier
tipo de ficheros y prog ramas específicos que hayan sido previamente
definidos por el usuario.

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2.2.3 Velocidad y Precisión
Los algoritmos utilizados en la MATLAB C Math Library han sido desarrollados
por un grupo de renombrados expertos en programación algorítmica de funciones
de tipo matemático (algebra lineal y cálculo numérico). Las funciones de álgebra
lineal han sido obtenidas de las librerias mundialmente reconocidas LINPACK y
EISPACK. La MATLAB C Math Library contiene más de 300 funciones numéricas,
lógicas y de utilidad. Todas estas funciones le permitirán operar en datos de
tipo escalar, vectorial o matricial con la misma facilidad sintáctica.
2.2.4 Lista parcial de funciones
Funciones matemáticas
Funcionales especiales y elementales
Funciones gamma, beta y elíp ticas.
Transformación de sistemas de coordenadas.
Matriz identidad y otras matrices elementales.
Matrices de Hilbert, Toeplitz, Vandermonde, Hadamard, etc.
Partes reales, imaginarias y complejas conjugadas.
Funciones trigonomé tricas y de potencias.
Algebra lineal numérica
Valores propios y descomposición de matrices.
Funciones generales de evaluación de matrices.
Determinantes, normas, rangos, etc.
Matrices inversas y factorización de matrices.
Ma triz exponencial, logarítmica y raíces cuadradas.
Polinomios e interpolación
Interpolación 1 -D y 2 -D.
Construcción polinomial.
Interpolación por splines cúbicos.
Diferenciación de polinomios.
Evaluación de polinomios.
Multiplicación y división de polinomios.
Residuos de polinomios y residuos.

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Métodos numéricos no lineales
Búsqueda de ceros en funciones de una única variable.
Minimización de funciones de una o más variables.
Resolución numérica de integrales.
Solución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias.
Estadística y análisis de Fourier
Convolución 1 -D y 2 -D.
Filtros digitales 1-D y 2 -D.
Transformadas de Fourier 1 -D y 2 -D y su inversa.
Coeficientes de correlación y matrices de covarianza.
Deconvolución.
Magnitudes y ángulos de fase.
Funciones max, min, sum, mean y otras funciones de estadística básica.
Operaciones algebráicas y lógicas
Suma, resta, multiplicación, división y potencias de matric es.
Matrix traspuesta.
Operadores lógicos AND, OR, NOT y XOR.
2.2.5 Utilidades
Gestión y mantenimiento de errores.
Conversión de tipos de datos Fortran.
Funciones de fecha y hora.
Clasificación de matrices.
Conversión de números a cadenas y viceversa.
2.2.6 Requerimientos
La libreria MATLAB C Math Library cumple con la normativa estándar ANSI
para compiladores C.
Finalmente, la librería trabajará con aquellos enlazadores que vienen
suministrados con la mayoría de compiladores ANSI C.

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2.3 THE MATLAB COMPILER TOOLBOX
El nuevo compilador de MATLAB -The MATLAB Compiler - permite crear código C
optimizado procedente de ficheros M -M files - de MATLAB. Este compilador
puede ser utilizado de dos modos:
1. Como un generador MEX automático. Pueden convertirse ficheros M en
funciones C ejecutables que se ejecutaran desde dentro de MATLAB. Como
un generador de código C fuente.
2. Pueden construirse aplicaciones que se ejecutaran independientemente de
MATLAB. Estas aplicaciones externa s requieren de la MATLAB C Math
Library, que está disponible separadamente.
Mediante la conversión automática de ficheros M en código C fuente, el
compilador MATLAB elimina consumo de tiempo y la conversión manual de código.
Todo el proceso de conversión, compilación y enlazado se inicia a través de una
simple instrucción de MATLAB.
2.3.1 Generación Automática de ficheros MEX.
El compilador de MATLAB automatiza la creación de ficheros MEX de C
(MATLAB Ejecutables).
Los ficheros MEX contienen código objeto que es dinámicamente enlazado como
'runtime' en el entorno MATLAB por el intérprete del programa.
El proceso en cuestión se realiza en tres pasos:
1. El compilador de MATLAB traduce las funciones MATLAB en sus funciones
equivalente en lenguaje C.
2. La instrucción MATLAB cmex llama al compilador y al enlazador del sistema
para construir un fichero MEX objeto.
3. El intérprete de MATLAB enlaza automáticamente la función de MATLAB
como 'runtime'.
Mientras se efectúa una conversión de los ficheros M en ficheros MEX, el
compilador realiza llamadas a las rutinas de la libreria C para muchas de las
instrucciones contenidas en el propio núcleo de MATLAB. Existen algunas
funciones, incluyendo las rutinas 'Handle Graphics', para las cuales se generan
de nuevo llamadas 'callbacks' a MATLAB.
Pueden convertirse convenientemente ficheros M en código fuente C para
incorporarlos posteriormente en los ficheros externos desarrollados en lenguaje
C, si ese es el caso. Esta opción es ideal para usuarios que quieren sacar la
máxima ventaja de MATLAB desde cualquier otra aplicación o producir código C
eficiente a partir de los algoritmos desarrollados con MATLAB. Los desarrollos

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del tipo 'stand-alone' requieren para ello de la MATLAB C Math Library.
Obsérvese que las funciones gráficas de MATLAB no están incluidas.
Para construir aplicaciones 'stand-alone' se debería seguir los siguientes pasos:
1. Utilizar el compilador de MATLAB para convertir ficheros M en C con la
instrucción externa mcc -e.
2. Compilar el código C fuente en código objeto utilizando un compilador C.
3. Enlazar el código resultante con las librerías matemáticas C de MATLAB y
los ficheros específicos que dispongamos.
2.3.2 Rendimiento del compilador
Mediante la compilación de los ficheros M se puede obtener un rendimien to
significativo. La velocidad de mejora de este rendimiento, depende fuertemente
de cada aplicación. En algunos casos el rendimiento puede mejorar hasta en 200
veces la ejecución si la comparamos con el modo de trabajo interpretado del
programa. Las opera ciones matriciales y vectoriales ejecutadas desde MATLAB
ya están fuertemente optimizadas en su diseño. Sin embargo, mediante la
utilización del compilador se obtendrán significativas mejoras.
2.3.3 Opciones de ajuste del rendimiento
El compilador de MATLAB ofrece varias opciones que permiten generar el
programa final de la forma más eficiente. Por ejemplo, Ud. puede directamente:
• Tratar todas las variables en ficheros como datos enteros y/o reales.
• Utilizar una variable concreta como variable escalar, vectorial, entera, real o
una combinación de estas.
• Desactivar el control de parámetros de entrada y el redimensionamiento
dinámico de vectores.
2.3.4 Requerimientos del sistema
Para utilizar el compilador de MATLAB para crear ficheros MEX se necesita la
versión de MATLAB 4.2c y tener instalado uno de los siguientes compiladores de
lenguaje C:
PC/Microsoft Windows
Metaware High C/C++ V.3.0 o superior.
Watcom C V.10.0 o superior
Power MacIntosh
MetroWer ks CodeWarrior C V.7

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MPW MrC V.1.0b2 o PPCC version 1.0.5
680x0 MacIntosh
MPW C Versión 3.4
UNIX y VMS
Cualquier compilador ANSI C (Nota: El compilador de SunOS 4.1.X no es un
compilador ANSI C).
Cualquiera que sea el equipo informático que vaya a utilizarse para desarrollar
aplicaciones 'stand alone' se requiere, además del compilador de MATLAB, que
se tengan las MATLAB C Math Library y un compilador ANSI C.
2.3.5 Limitaciones del código compilado
Ciertas instrucciones, como load y eval, no están soportadas por el compilador
de MATLAB . Este no puede generar código de los diagramas de bloques de
SIMULINK. Los toolboxes de MATLAB pueden incluir ficheros MEX y otros
componentes que no son compilables.
2.4 SYMBOLIC MATH TOOLBOX
El Toolbox de Matemática Simbólica, añade a MATLAB la capacidad de realizar
cálculos simbólicos basados en MAPLE V © soportando además (The Extended
Symbolic Math Toolbox) las librerías especializadas, y los programas realizados
para este último. Entre otros, los principales tipos de operaciones soportados
son los siguientes:
• Algebra simbólica: Derivación, integración y simplificación de expresiones
matemáticas.
• Algebra lineal exacta: Inversas, determinantes, autovalores y formas
canónicas de matrices simbólicas.
• Aritmética de precisión variable: Evaluación de expresiones matemáticas con
diversos grados de precisión.
• Resolución de ecuaciones: Resolución numérica y simbólica de ecuaciones
algebraicas y diferenciales.
• Funciones matemáticas especiales: Evaluación de la mayoría de las funciones
utilizadas en matemáticas aplicadas.
Existen dos versiones del mismo Toolbox. The Basic Symbolic Math Toolbox es
una colección de más de 50 funciones MATLAB las cuales permiten acceder al

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kernel de MAPLE utilizando la Sintaxis y el estilo del lenguaje MATLAB. The
Extended Symbolic Math Toolbox aumenta esta funcionalidad incluyendo todas
las características de programación de MAPLE, y el acceso a los paquetes de
funciones de más de veinte campos de las matemáticas especiales aplicadas.
Es posible utilizar este Toolbox sin conocimiento previos de MAPLE, ya que los
ficheros contenidos en él son totalmente autónomos. Sin embargo, si lo que se
desea es obtener toda la potencia de cálculo del entorno, será necesario un
amplio conocimiento del manejo y la programación de MAPLE
2.5 OPTIMIZATION TOOLBOX
El toolbox de optimización consta de un conjunto de funciones que resuelven
problemas de extremos, con o sin condiciones, de funciones reales las cuales son
generalmente multivariables y no lineales.
Asimismo, posee funciones para la resolución de algunos tipos de problemas
matriciales en extremos.
Resulta conveniente para una comprensión y mejor manejo de la toolbox poseer
conocimientos básicos previos de análisis de funciones reales, matrices y teoría
de extremos.
Algunas de las áreas básicas que cubre este toolbox para MATLAB son las
siguientes:
• Cálculo de un extremo local (máximo o mínimo) de una función real f(x), en
general multivariable y no lineal, sin imponer ninguna restricción o condición
a la solución. Como caso particular, se incluye una rutina especial para
problemas de mínimos cuadrados no lineales.
• Cálculo de un extremo local (máximo o mínimo) de una función real f(x), en
general multivariable y no lineal, condicionado a que la solución satisfaga
ciertas condiciones de desigualdad (g(x)<=0) y/o igualdad (g(x)=0).
• Problemas de aproximación a un conjunto de objetivos.
• Cálculo de soluciones de un sistema de ecuaciones continuas y, en general, no
lineales.
• Solución de problemas minimax.
• Programación lineal.
• Programación cuadrática.
• Problemas de mínimos cuadrados no negativos.

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2.6 IMAGE PROCESSING TOOLBOX
Este Toolbox proporciona a MATLAB de un conjunto de funciones que amplia las
capacidades del producto para realizar desarrollo de aplicaciones y de nuevos
algoritmos en el campo del proceso y análisis de imagenes. El entorno
matemático y de creación de MATLAB es ideal para el procesado de imágenes, ya
que estas imágenes son, al fin y al cabo, matrices. Este toolbox incorpora
funciones para:
• Diseño de filtros.
• Mejora y retocado de imágenes.
• Análisis y estadística de imágenes.
• Operaciones morfológicas, geométricas y de color.
• Transformaciones 2D.
El proceso de imágenes es un campo de trabajo absolutamente crucial para
aquellos colectivos e industrias que estén trabajando en áreas como diagnóstico
médico, astronomía, geofísica, ciencia medioambientales, análisis de datos en
laboratorios, inspección industrial, etc. Los programas actuales de procesado y
análisis de imágenes se clasifican actualmente en dos categorías: librerías de
bajo nivel para programadores profesionales y paquetes de aplicación con
capacidades limitadas de personalización. Ambos tipos de aplicaciones están,
generalmente, pensados para ta reas básicas de visualización de datos y
'rendering'. Sin embargo, muchos de ellos adolecen de la posibilidad de efectuar
análisis numéricos de los mismos. El Image Processing Toolbox entra dentro de
la categoría de familias de funciones que, desde el ento rno de trabajo de
MATLAB , permitirá al profesional efectuar una exploración exhaustiva y desde
un punto de vista matemático de las imágenes y gráficos que se deseen tratar o
analizar.
Algunas de las funciones más importantes incluidas dentro de este toolbox son
las siguientes:
• Análisis de imágenes y estadística.
• Diseño de filtros y recuperación de imágenes.
• Mejora de imágenes.
• Operaciones morfológicas.
• Definición de mapas de colores y modificación gráfica.
• Operaciones geométricas.
• Transformación de imágenes.
• Proceso de bloques

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2.7 Neural Network Toolbox
Este toolbox proporciona funciones para el diseño, inicialización, simulación y
entrenamiento de los modelos neuronales de uso más extendido en la actualidad:
Perceptrón, redes lineales, redes de retropropagación, redes de base radial,
aprendizaje asociativo y competitivo, aplicaciones autoorganizativas,
aprendizaje de cuantización vectorial, redes de Elman y redes de Hopfield.
Mediante la inclusión de un amplio abanico de funciones y procedimientos
escritos para MATLAB, el usuario puede mediante el Neural Network Toolbox
efectuar el diseño de arquitecturas complejas, combinando los modelos que ya
estan proporcionados por defecto en el toolbox. Asimismo, el usuario puede
definir sus propias funciones de transferencia e inicialización, reglas de
aprendizaje, funciones de entrenamiento y estimación de error para usarlas
posteriormente con las funciones básicas.
El toolbox, aporta las facilidades y prestaciones gráficas de MATLAB para el
estudio del compor tamiento de las redes: visualización gráfica de la matriz de
pesos y vector de desplazamiento mediante diagramas de Hinton, representación
de errores a lo largo del entrenamiento, mapas de superficie de error en
función de pesos y vector de desplazamiento, etc. Estos gráficos resultan muy
útiles en el estudio de la convergencia y estabilidad de los algoritmos de
aprendizaje. Este toolbox incluye un manual de introducción al campo de las
redes neuronales junto con una colección de demostraciones y aplicaciones muy
didácticas, útiles para el estudio y la profundización en las cuestiones
fundamentales de los paradigmas de redes neuronales básicos. Asimismo, se
proporcionan las referencias bibliográficas más significativas referidas a los
distintos modelos que aparecen en la aplicación.
A pesar de que el estudio de las redes neuronales se inició ya hace algunas
decadas, las primeras aplicaciones sólidas dentro de este campo no han tenido
lugar hasta hace unos doce años y aun ahora constituyen un área de
investigación en rápido desarrollo. Este toolbox tiene por tanto una orientación
diferente a aquellos destinados a campos como el de sistemas de control u
optimización donde la terminología, fundamentos matemáticos y procedimientos
de diseño estan ya firmemente establecidos y se han aplicado durante años.
Este toolbox pretende que sea utilizado para la valoración y diseño de diseños
neuronales en la industria y sobre todo en educación e investigación.
Esta herramienta tiene el soporte de MATLAB 4.2c y SIMULINK. La librería de
SIMULINK contiene modelos de capas de redes neuronales de cada tipo de
neurona implementada en el toolbox de redes neuronales. Es posible por tanto
diseñar sistemas SIMULINK para simular redes neuronales creadas usando esta
herramienta. Simplemente, las capas se conectan de acuerdo con la arquitectura
de la red y se proporcionan como entrada a la caja de diálogo de cada capa la
matriz de pesos apropiada y el vector de desplazamiento. Usando el generador
de código C de SIMULINK es posible generar automáticamente el código
correspondiente a un diseño neuronal.

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Dentro de las aplicaciones básicas de este toolbox, cabe destacar aquellas que
están orientadas a aquellas que se enmarcan dentro del campo de la industria
aeroespacial y automoción (simulación, sistemas de control, autopilotaje), banca,
defensa (reconocimiento de patrones, procesamiento de señales, identificación
de imágenes, extracción de características, compresión de datos), electrónica
(control de procesos, análisis de errores, modelado no lineal, síntesis de voz,
visión por ordenador), economía (análisis financiero, análisis predictivo),
industria (control de procesos, identificación en tiempo real, sistemas de
inspección), medicina, robótica (control de trayectorias, sistemas de visión),
reconocimiento y síntesis del habla, telecomunicaciones (control de datos e
imágenes, servicios de información automatizada, traducción del lenguaje
hablado en tiempo real, diagnosis, sistemas de enrutamiento), etc. El toolbox
contiene muchos ejemplos de algunas de estas aplicaciones.
2.8 NON LINEAR CONTROL DESIGN TOOLBOX
Se trata del primer producto comercialmente disponible en la actualidad para el
diseño de controladores automáticos en entornos de sistemas no lineales. Este
nuevo toolbox está pensado para ser utilizado exhaustivamente por ingenieros
que diseñan controladores para industrias avanzadas, destacando el sector del
automóvil, ingenieria aeroespacial, control de procesos y empresas
petroquímicas. Según indica Jim Tung, Vicepresidente del área de desarrollo de
The MathWorks Group, Inc. "El proceso de aproximación tradicional en el diseño
de controladores en sistemas no lineales ha sido hasta la fecha linealizarlos de
algún modo para aplicar posteriomente un método de diseño lineal que requiere
de importantes ajustes manuales. El toolbox NCD permite por primera vez a los
ingenieros de control diseñar directamente sus controladores en un ambiente no
lineal, obviando la aproximación lineal y otros procedimientos auxiliares que
antes se necesitaban de modo imperativo.
Los resultados ahora son de elevada calidad, controladores más robustos y un
ciclo de diseño mucho más rápido.
El toolbox NCD extiende, además, las prestaciones que incorpora SIMULINK, el
entorno de desarrollo de diagramas de bloques para la modelación y análisis de
sistemas dinámicos de The MathWorks, Inc. El usuario puede incluir uno o más
bloques NCD en el sistema y describir posteriormente de modo totalmente
gráfico las restricciones, tolerancias y límites de permisividad de cada uno de
estos bloques. Los métodos avanzados de optimización y la simulación del
proceso son posteriormente analizados y ajustados mediante la inclusión de unas
ciertas variables de contorno para poder obtener los tiempos de respuesta
deseados. Este toolbox puede ser utilizado para ajustar una amplia variedad de
controladores que se utilicen en un sistema, destacando los controladores PID,
LQR, LQG y estructuras H infinito. El diseñador de sistemas puede utilizar el
método de Montecarlo para el diseño y análisis de controladores robustos,

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siempre que se detecten determinadas variaciones en los componentes del
sistema.
El toolbox NCD es un componente avanzado del entorno integrado de desarrollo
que ofrecen a los especialistas los programas MATLAB y SIMULINK. Por ello,
los diseñadores podrán beneficiarse de muchos de los toolboxes desarrollados
para este entorno en materia de diseño de sistemas lineales.
Por ejemplo, podrán utilizarse toolboxes para el análisis de sistemas lineales
para el diseño inicial; posteriormente, podrán utilizarse modelos no lineales más
sofisticados utilizando SIMULINK.
Además, puede invocarse NCD para un mejor ajuste paramétrico y para la
optimización de los controladores. Este toolbox se encuentra actualmente
disponible para una amplia va riedad de plataformas informáticas, destacando
ordenadores personales tipo PC o Apple MacIntosh, numerosas estaciones UNIX
y ordenadores Digital VAX VMS.
2.9 NAG FOUNDATION TOOLBOX
Este toolbox proporciona un acceso interactivo, desde dentro de MATLAB, a un
amplio conjunto de funciones matemáticas y estadísticas contenidas en las
clásicas NAG Fortran Libraries de la empresa The Numerical Algorithms Group
Incorpora más de 200 ficheros M, los cuales cubren un amplio espectro de áreas
de interés, entre las que cabe destacar optimización, ecuaciones diferenciales
ordinarias y en derivadas parciales, cuadratura, estadística, etc. La NAG
Foundation Toolbox añade también rutinas concretas para campos específicos
tales como la resolución de problemas con condicion es de contorno, problemas
de cuadratura adaptativa multidimensional, ajuste de curvas y superficies y el
acceso a los algoritmos LAPACK para la resolución de ecuaciones lineales. Los
nombre de las funciones han sido directamente tomados de las especificaciones
de función clásica que añade The Numerical Algorithms Group para sus librerías.
Como resultado de esto, aquellos usuarios de las librerías Fortran de NAG que a
la vez sean usuarios de MATLAB, encontraran bastante cómodo acceder a las
rutinas NAG utilizando la nomenclatura original.
La NAG Foundation Toolbox es resultado de la colaboración corporativa que
actualmente están llevando a cabo The MathWorks Group y The Numerical
Algoriths Group para proporcionar un rápido acceso desde MATLAB a un
importante de rutinas matemáticas contenidas en la NAG Foundation Library.
Actualmente, este toolbox incorpora 250 rutinas matemáticas.
Algunas de las áreas de cobertura de la NAG Foundation Toolbox son las
siguientes:
• Ceros de polinomios
• Raíces de una o más ecuaciones de tipo trascendental.

19
• Suma de series.
• Cuadraturas.
• Ecuaciones diferenciales ordinarias.
• Ecuaciones diferenciales en derivadas parciales.
• Estadística no paramétrica.
• Análisis de series temporales.
• Rutinas de clasificación.
• Aproximación de funciones especiales.
• Aproximación de curvas y superficies.
• Maximización y minimización de funciones.
• Factorización de matrices.
• Valores y vectores propios.
• Resolución de ecuaciones lineales simultáneas.
• Ecuaciones lineales (LAPACK).
• Estadística básica.
• Análisis de correlación y regresiones.
• Métodos multivariantes.
• Generación de números aleatorios.

20
3. INICIANDO MATLAB
Después de ejecutar el programa MatLab desde el sistema operativo empleado,
por ejemplo haciendo doble click sobre el icono de MatLa b en ambientes
Windows, aparece el indicador de comandos el cual está listo para recibir
instrucciones en lenguaje MatLab. Este indicador es de la siguiente forma:
>>
Al iniciar el uso de MatLab están disponibles dos comandos de ayuda y
demostración. Para ejecutarlos se escribe el comando en la línea de comandos
después del símbolo >> y se presiona la tecla Enter. Por ejemplo:
>>help
permite obtener una ayuda sobre los diferentes comandos de MatLab.
>>demo
hace una demostración de las diferentes aplicaciones de MatLab.
Para cerrar o finalizar el uso de MatLab se usa el comando quit.
>>quit
4. USO DE COMANDOS
La primera forma de interactuar con MatLab es a través de la línea de
comandos. Puede ejecutarse un comando si este está escrito después del símbolo
>> y se presiona la tecla Enter.
MATLAB trabaja esencialmente con matrices numéricas rectangulares. La
manera más fácil de entrar matrices pequeñas es enumerando los elementos de
ésta de tal manera que:
• los elementos estén separados por blancos ó comas.
• los elementos estén cerrados entre corchetes, [ ].
• muestre el final de cada fila con ; (punto y coma).
Ejemplo:
A = [ 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9 ]
resultaría en la matriz
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
MATLAB guarda esta matriz para utilizarla luego bajo el nombre de A.
Si la matriz a introducir es muy grande se puede utilizar el siguiente formato:

21
A = [1 2 3
4 5 6
7 8 9]
El comando load y la función fread pueden leer matrices generadas en sesiones
anteriores ó generadas por otros programas.
Ya que MatLab se basa en el álgebra de matrices como ejemplo crearemos una
matriz. Estas pueden estar formadas por un sólo elementos (escalar), por una
fila o una columna (vector) o por una serie de filas y columnas (matriz
propiamente dicha).
>>A=1
define A como un escalar de valor 1. Al definir A automáticamente MatLab
presenta en pantalla su valor.
A =
1
Para no presentar el valor de la variable creada, debe agregarse punto y coma
(;) al final del comando.
Después de crear una variable, puede presentarse su valor en pantalla
escri biendo la variable después del prompt (>>).
>>A
Se pueden redefinir variables, por ejemplo:
>>A=[1 2 3]
define A como un vector de tres elementos, A(1)=1, A(2)=2 y A(3)=3. Estos
elementos deben separase con espacios en blanco o comas (,).
Para definir una matriz se deben separar las filas con punto y coma (;) o con
retorno (Enter).
>>A=[1 2 3; 4 5 6]
o
>>A=[1 2 3
4 5 6]
ambos comandos producen el mismo efecto:
A =
1 2 3
4 5 6

22
4.1 Elementos de matrices
Los elementos de una matriz pueden ser cualquier expresión de MATLAB.
Ejemplo:
x = [-1.3,sqrt(3),(1+2+3) *4/5]
resultaría en
x =
-1.3000 1.7321 4.8000
Nos podemos referir a elementos individuales de la matriz con índices entre
paréntesis.
Ejemplo: En el ejemplo anterior
x(4) = abs(x(1))
resultaría
x =
-1.3000 1.7321 4.8000 0 1.3000
Para añadir otra fila a la matriz A de arriba podemos hacer lo siguiente:
r = [10 11 12];
A = [A; r]
y resultaría
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
10 11 12
4.2 Instrucciones de MATLAB y Variables
Si omites el nombre de la variable y el signo "=", MATLAB automáticamente crea
la variable ans para guardar el resultado. También distingue las letras
mayúsculas de las minúsculas. Todos los nombres de funciones deben ser en
letras minúsculas.

23
4.3 Obteniendo Información del Espacio de Trabajo
Los ejemplos que hemos dado se han guardado en variables que están en el
espacio de trabajo de MATLAB. Para listar las variables en el espacio de
trabajo se utiliza el comando who . Para ver información adicional acerca de
estas variables se utiliza el comando whos.
4.4 Variables Permanentes
Las variables permanentes son aquellas con significado especial, y que no se
pueden eliminar. Estas son por ejemplo las variables ans y eps.
La variable eps es una tolerancia para determinar. Por ejemplo la singularidad y
el rango. Su valor inicial es la distancia de 1.0 al próximo número de punto
flotante mayor.
4.5 Funciones
Las funciones que utiliza MATLAB son intrínsecas al procesador de éste. Otras
funciones están disponibles en la librería externa de archivos-M. Además de
éstas funciones todo usuario también puede crear otras funciones. Puedes
combinar las funciones de acuerdo a tu necesidad.
Ejemplo:
x = sqrt(log(z))
4.6 Saliendo y Guardando el Espacio de Trabajo
Para salir de MATLAB se escribe quit ó exit. Al terminar una sesión de MATLAB,
las variables en el espacio de trabajo se borran. Si deseas guardar tu espacio de
trabajo escribes save.
save guarda todas las variables en un archivo llamado matlab.mat.
Se puede utilizar save y load con otros nombres de archivos, ó para guardar solo
variables seleccionadas
Ejemplo:
save temp X Y Z
Este ejemplo guarda las variables X, Y, Z en el archivo temp.mat. Usando el
comando load temp las obtienes nuevamente del archivo temp.mat. load y save
también pueden impor tar y exportar información de archivos ASCII.

24
4.7 Manipulación de Vectores y Matrices
Generando Vectores
Los dos puntos, :, son importantes en MATLAB. Por ejemplo
x = 1:5
genera un vector fila que contiene los números enteros del 1 al 5:
x =
1 2 3 4 5
No necesariamente se tiene que incrementar por números enteros, pueden ser
decimales, números negativos ó constantes.
Índices
Podemos referirnos a elementos individuales de matrices encerrando sus índices
en paréntesis.
Ejemplo:
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
A(3, 3) = A(1, 3) + A(3, 1)
resultaría
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 10
Un índice puede ser un vector. Si x y v son vectores, entonces x(v) es [x(v(1)),
x(v(2)), ...,x(v(n))]. Para matrices, los índices de vectores permiten acceso a
submatrices contiguas y no -con tiguas.

25
Por ejemplo, suponga que A es una matriz 10 por 10. Entonces
A(1:5, 3)
especifica la submatriz 5 x 1, ó vector columna, que consiste de los primeros
cinco elementos en la tercera columna de A.
También
A(1:5, 7:10)
es la submatriz 5 x 4 de las primeras cinco filas y las últimas cuatro columnas.
Utilizando solo los dos puntos denota todo lo correspondiente a la fila ó
columna. Podríamos tener una instrucción como:
A(:, [3 5 10]) = B(:, 1:3)
que reemplaza la tercera, quinta y décima columna de A con las primeras tres
columnas de B.
Manipulación de Matrices
diag - extrae ó crea una diagonal
tril - parte inferior triangular
triu - parte superior triangular
' - transposición
4.8 Operaciones de Matrices
Matrices Transpuestas
El caracter ' (apóstrofe) denota la transpuesta de la matriz. Si tenemos la
matriz A y llamamos B = A', B es la transpuesta de la matriz A.
Sumando y Restando Matrices
Las operaciones suma (+) y resta (-) son definidas para las matrices siempre y
cuando éstas tengan la misma dimensión. Es decir, si A y B son matrices 3 x 3,
entonces A + B se puede calcular.
Las operaciones suma y resta también está definidas si uno de los operandos es
un escalar, es decir, una matriz 1 x 1.
Ejemplo:
x =
-1
0
2

26
y = x - 1
resultaría
y =
-2
-1
1
Ejemplo:
>>A=[1 2 3;4 5 6]; B=[6 5 4; 3 2 1];
define las matrices A y B. Para sumarlas se escribe la operación:
>>A+B
El resultado de la operación es por defecto almacenado en la variable ans e
inmediatamente presentado en pantalla:
ans =
7 7 7
7 7 7
Para almacenar la suma de A y B en la variable C:
>>C=A+B
C =
7 7 7
7 7 7
Multiplicando Matrices
La operación de multiplicación de matrices está definida siempre que el número
de columnas de la primera matriz sea igual a el número de filas de la segunda
matriz.
Producto escalar
El producto interior (producto escalar ó producto punto) se consigue de la
siguiente manera:
x' * y
asumiendo que x y y son vectores columnas. Note que y' * x produce el mismo
resultado.

27
Producto de una matriz por un vector
El producto de una matriz y un vector es un caso especial del producto matriz-
matriz y naturalmente, un escalar como pi, puede multiplicar, ó ser multiplicado
por, cualquier matriz.
Dividiendo Matrices
En división de matrices, si A es una matriz cuadrada no-singular, entonces AB y
B/A corresponden a la multiplicación izquierda y derecha de B por el inverso de
A, esto es, inv(A) * B y B * inv(A) respectivamente. El resultado es obtenido
directamente sin la computación del inverso.
X = AB es una solución a A * X = B
X = B/A es una solución a X * A = B
AB es definido cuando B tiene la misma cantidad de filas que A. Si A es
cuadrada, el método usado es la Eliminación Gaussiana. El resultado es una
matriz X con las mismas dimensiones que B.
Si A no es cuadrada, se factoriza utilizando la ortogonalización de Householder
con pivoteo de columnas.
Los factores son usados para resolver sistemas de ecuaciones sub-determinados
y sobre -determinados. El resultado es una matriz X m-por-n donde m es el
número de columnas de A y n es el número de columnas de B. Cada columna de X
tiene, al menos, k componentes diferentes de cero, donde k es el rango efectivo
de A.
B/A esta definido en términos de AB por B/A = (A' B') '.
Usando Exponentes con Matrices
La expresión A^n eleva A a la n-ésima potencia y esta definido si A es una
matriz cuadrada y n un escalar.
Funciones Matriciales Trascendentales y Elementales
MATLAB considera expresiones como exp(A) y sqrt(A) como operaciones de
arreglos, definidas en los elementos individuales de A. También puede calcular
funciones trascendentales de matrices, como la matriz exponencial y la matriz

28
logarítmica. Estas operaciones especiales están definidas solamente para
matrices cuadradas.
Otras funciones elementales de matrices son:
poly - polinomio característico
det - determinante
trace - traza
kron - producto tensorial de Kronecker
eig - calcula los valores propios de la matriz
4.9 Operaciones de Arreglos
El término operaciones de arreglo se refiere a las operaciones de aritmética
elemento por elemento. Un punto (.) antes de un operador indica una operación
de arreglos elemento por elemento.
Suma y Resta de Arreglos
Para suma y resta, las operaciones de arreglos y las operaciones de matrices son
iguales.
Multiplicación y División de Arreglos
El símbolo .* denota multiplicación de arreglos elemento por elemento.
Ejemplo:
x = [1 2 3]; y = [4 5 6];
z = x. *y
resulta
z =
4 10 18
Las expresiones A./B y A. B dan los cocientes de los elementos individuales.
Ejemplo:
z = x.y
resulta
z =
4.0000 2.5000 2.0000

29
Exponentes con Arreglos
El símbolo .^ denota exponenciación elemento por elemento.
4.10 Ejemplos: Operaciones Aritméticas
Ejemplos:
>> 1/2
ans =
0.5000
>> 21
ans =
0.5000
>> a=[2;1;2]
a =
2
1
2
>> b=[1;2;3]
b =
1
2
3
>> a'
ans =
2 1 2
>> b'
ans =
1 2 3

30
>> a*b
??? Error using ==> *
Inner matrix dimensions must agree.
>> a.*b
ans =
2
2
6
>> a*b'
ans =
2 4 6
1 2 3
2 4 6
>> a.*b'
??? Error using ==> .*
Matrix dimensions must agree.
>> a*3
ans =
6
3
6
>> b.*3
ans =
3
6
9

31
>> a/3
ans =
0.6667
0.3333
0.6667
>> a./3
ans =
0.6667
0.3333
0.6667
>> a^b
??? Error using ==> ^
Matrix dimensions must agree.
>> a.^b
ans =
2
1
8
>> a^2
Matrix must be square.
>> a.^2
ans =
4
1
4
>> 2^a
Matrix must be square.

32
>> 2.^a
ans =
4
2
4
Precisión utilizada.- Aproximadamente 16 dígitos significativos en
computadoras utilizando aritmética flotante IEEE. El rango aproximado es:
10^-308 a 10^308.
Formatos de salida:
4/3
a) format short
1.3333
b) format short e
1.3333e+00
c) format long
1.33333333333333
d) format long e
1.33333333333333e00
e) format bank
1.33
f) format hex
3ff5555555555555

33
5. PROGRAMANDO CON MATLAB
5.1 Generalidades
Programar en MatLab es usar una serie de comandos que permitan realizar una
tarea o función específica. Estos pueden ser escritos uno por uno a través de la
línea de comandos:
>>A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
>>A'
ans =
1 4 7
2 5 8
3 6 9
El primer comando A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] define la matriz A y el siguiente
comando A' calcula y presenta en pantalla la transpuesta de A.
5.1.1 Archivos-M: Comandos y Funciones
Los archivos de disco que contienen instrucciones de MATLAB se llaman
archivos-M. Esto es así porque siempre tienen una extención de ".m" como la
última parte de su nombre de archivo.
Un archivo -M consiste de una secuencia de instrucciones normales de MATLAB,
que probablemente incluyen referencias a otros archivos-M. Un archivo -M se
puede llamar a sí mismo recursivamente. Puedes crear archivos-M utilizando un
editor de texto ó procesador de palabras.
Hay dos tipos de archivos -M: los de comandos y las funciones. Los archivos de
comandos, automatizan secuencias largas de comandos. Los archivos de
funciones, permiten añadir a MATLAB funciones adicionales expandiendo asi la
capacidad de este programa. Ambos, comandos y funciones, son
archivosordinarios de texto ASCII.
Archivos de Comandos
Cuando un archivo de comandos es invocado, MATLAB simplemente ejecuta los
comandos encontrados en dicho archivo. Las instrucciones en un archivo de
comando operan globalmente en los datos en el espacio de trabajo. Los comandos
son utilizados para hacer análisis, resolver problemas, ó diseñar secuencias

34
largas de comandos que se conviertan en interactivas. Por ejemplo, suponga que
el archivo fibo.m contiene los siguientes comandos de MATLAB:
% Un archivo-M para calcular los elementos de la serie de Fibonacci
f = [1 1]; i = 1;
while f(i) + f(i+1) < 1000
f(i+2) = f(i) + f(i+1);
i = i + 1;
end
plot(f)
Si escribimos fibo en una ventana de MATLAB seguido de "enter" vemos que
MATLAB calcula los primeros 16 números de Fibonacci, y luego grafica estos.
Luego que la ejecución del archivo es completada, las variables f y i permanecen
en el espacio de trabajo.
Los programas de demostraciones incluidos en MATLAB son ejemplos de como
usar comandos para hacer tareas más complicadas. Para utilizar estos escriba
demos en el "prompt" de MATLAB.
Archivos de Funciones
Un archivo -M que contiene la palabra function al principio de la primera línea, es
un archivo de función. En una función, a diferencia de un comando, se deben de
pasar los argumentos. Las variables definidas y manipuladas dentro de la función
son locales a esta y no operan globalmente en el espacio de trabajo. Los archivos
de funciones se utilizan para extender a MATLAB, i.e., crear nuevas funciones
para MATLAB utilizando el lenguaje propio de MATLAB.
El archivo mean.m contiene las instrucciones:
function y = mean(x)
% Valor medio.
% Para vectores, mean(x) retorna el valor medio de los elementos del vector x.
% Para matrices, mean(x) es un vector fila conteniendo el valor medio de cada columna.
[m, n] = size(x);
if m == 1
m = n;
end
y = sum(x)/m;

35
(Las lineas que comienzan con "%" son interpretadas como comentarios por
MATLAB). La existencia de este archivo en el disco duro define una nueva
función en MATLAB llamada mean. Si z es un vector de los enteros desde 1 a 99,
por ejemplo,
z = 1:99;
entonces, el valor promedio es encontrado escribiendo
mean(z)
que resultaría
ans =
50
Veamos algunos detalles de mean.m:
La primera línea declara el nombre de la función, los argumentos de entrada, y
los argumentos de salida. Sin esta línea sería un archivo de comando.
% indica que el resto de la línea es un comentario.
Las primeras líneas documentan el archivo -M y aparecen en la pantalla cuando
escribimos help mean.
Las variables m, n, e y son locales a mean y no existen en el espacio de trabajo.
(O si existen, permanecen sin cambios.)
No es necesario asi gnar los enteros de 1 al 99 en la variable x. Utilizamos mean
con una variable llamada z.
Este vector que contenía los enteros de 1 a 99 fue pasado ó copiado a mean
donde se convirtió en una variable local llamada x.
Ejemplo
% Ejemplo de un archivo-m
% Creación del vector x usando el comando for
n=5;
for i=1:n
x(i)=i^2;
end
x
% Fin del archivo-m
Este ejemplo es un archivo -m tipo comando. Para ejecutarlo, en la línea de
comandos se debe escribir el nombre del archivo:
>>ejemplo
x =
1 4 9 16 25

36
Ejemplo
% Calcula el promedio de los elementos de un vector y dibuja dicho vector
% Sintaxis : promedio(x) donde x es el vector a promediar
function p = promedio(x)
n=length(x);
p=0;
for i=1:n
p=p+x(i);
end
p=p/n;
plot(x);
Para ejecutar la función, se hace la llamada en la línea de comandos incluyendo
el parámetro. La función promedio usa por parámetro un vector. Este vector
debe ser definido previamente.
>>A=[1 2 4 3 7 5 6 1 2 0 8 5];
>>promedio(A)
ans =
3.6667
MatLab presenta las imágenes en una ventana de figuras. Al observar el
contenido de dicha ventana luego de ejecutar la función promedio, se tiene:

37
Esta imagen es el resultado del comando plot(x) al ejecutar la función promedio.
MatLab posee un conjunto de archi vos-m incorporados (built-in). Puede
agregársele archivos -m definidos por el usuario almacenando los mismos en el
directorio principal de MatLab. Los comentarios incluidos en estos scripts y
funciones se visualizan al usar el comando help seguido del nombre del archivo.
>>help promedio
Calcula el promedio de los elementos de un vector y dibuja dicho vector
Sintaxis : promedio(x) donde x es el vector a promediar
Para ver el contenido de un archivo-m se usa el comando type seguido del nombre
del archivo.
5.1.2 Otras funciones
Funciones Matemáticas
Algunas funciones trigonométricas utilizadas por MATLAB son:
sin - seno
cos - coseno
tan - tangente
asin - seno inverso
acos - coseno inverso
atan - tangente inversa
Algunas funciones elementales son:
real(a) Pa rte real
imag(a) Parte imaginaria
conj(a) Conjugado de a
fft(x) Transformada discreta de Fourier del vector x
fft(x,n) FFT de n puntos muestrales
ifft(x) Transformada inversa rápida de Fourier del vector x
ifft(x,n) FFT inversa de n puntos muestrados
zeros Inicializa a ceros
zeros(n) Matriz de nxn de ceros
zeros(m,n) Matriz de mxn de ceros
y=zeros(size(A) Matriz del tamaño de A, todos ceros

38
Ejemplo
size Regresa el número de filas y columnas
A =
0 7 -6
1 0 0
0 1 0
>> [m n]=size(A)
m =
3
n =
3
Funciones matriciales
tril(A) Matriz triangular inferior
triu(A) Matriz triangular superior
pascal Triangulo de Pascal
tocplitz Tocplitz
Ejemplos
>> A =
0 7 -6
1 0 0
0 1 0
>> toeplitz(A)
ans =
0 1 0 7 0 1 -6 0 0
1 0 1 0 7 0 1 -6 0
0 1 0 1 0 7 0 1 -6
Producto de dos matrices triangulares.
Esta factorización se utiliza para obtener el inverso y el determinante. También
es la base para la solución de sistemas lineales. Para obtener la factorización LU
de A escribimos,
[L, U] = lu(A).

39
Factorización Ortogonal ó Factorización QR.
Se utiliza para matrices cuadradas ó rectangulares. Esta factorización se utiliza
para resolver sistemas lineales con más ecuaciones que desconocidas. Esta
factorización también es la base para las funciones null y orth, que generan
bases orto normales para el espacio nulo y rango de una matriz rectangular dada.
Descomposición de Valores Singulares
La descomposición de Valores Singulares es importante para el análisis de
problemas que envuelvan matrices.
La asignación triple [U, S, V] = svd(A) produce los tres factores en la
descomposición de valores singulares A = U*S*V'. Las matrices U y V son
ortogonales y la matriz S es diagonal.
La función svd(A) devuelve solamente los elementos de la diagonal de S, que son
los valores singulares de A.
Descomposición de Valores Propios
La Descomposición de Valores Propios se utiliza para obtener los valores y
vectores propios de una matriz cuadrada A.
La función eig(A) devuelve los valores propios de A en un vector columna.
La asignación [X,D]=eig(A) produce una matriz diagonal D cuyos elementos
diagonales son los valores propios de A y las columnas de X son los vectores
propios correspondientes.
Las Funciones de norma, rango y acondicionamiento asociadas son:
cond - número de condición en la norma 2
norm - norma 1, norma 2, norma F, norma
rank - rango
rcond - estimado del número de condición
Funciones de Funciones
MATLAB representa funciones matemáticas mediante archivos-M de tipo
función. Un ejemplo de una función es el archivo -M llamado humps.m.
Ejemplo: El archivo-M llamado humps.m contiene las siguientes instrucciones:
function y = humps(x)

40
y = 1./((x-.3).^2 +.01) + 1./((x-.9).^2 +.04) - 6;
y para la gráfica de la función escribimos
x = -1:.01:2;
plot(x, humps(x))
Integración Numérica (Cuadratura)
El área bajo la gráfica de la función f(x) se puede aproximar integrando f(x)
numéricamente mediante una regla de cuadratura. Para integrar la función
definida por humps.m desde 0 hasta 1 escribimos:
q = quad('humps', 0, 1)
q =
29.8583
Note que el argumento de quad contiene un nombre de una función. Por esto quad
se llama una función de función, i.e., es una función que opera en otras
funciones.
Ecuaciones No -lineales y Funciones de Optimización
Las funciones de funciones para ecuaciones no -lineales y optimización incluyen:
fmin - mínimo de una función de una variable
fmins - mínimo de una función multi -variable (minimización no-lineal sin
restricciones)
fzero - cero de una función de una variable
constr - minimización con restricciones
fsolve - solución de ecuación no-lineal
leastsq - cuadrados mínimos no-lineales
Funciones para Ecuaciones Diferenciales
Las funciones de MATLAB para resolver problemas de valor inicial para
ecuaciones diferenciales ordinarias son:
ode23 - método Runge-Kutta de largo de paso variable que combina un método de
orden dos con uno de orden tres.
ode45 - método Runge -Kutta -Fehlberg de largo de paso variable que combina un
método de orden cuatro con uno de orden cinco.

41
Ejemplo
to=0; tf=10;
[t,x]=ode23(`edif',to,tf,xo);
[t,x] =ode23(`deriv',to,tf,xo);
ode45
[t,x]=ode23(`deriv',to,tf,xo,to1,trace);
ode45
trace => 0 - no resuntados intermedios
1 - resultados intermedios
default tol: ode23 -> 1.0e -03
ode45 -> 1.oe-06
5.1.3 Declaración function
Sintaxis:
function nombre_1=nombr e_2(parametro_1, ..., parametro_n)
Ejemplos:
function y=promedio(x)
function i=inodal(t,v)
function xpunto=vdpol(t,x)
xpunto=zeros(2,1);
xpunto(1)=x(1).*(1 -x(2).^2)-x(2);
xpunto(2)=x(1);
5.2 Operadores relacionales
Los operadores relacionales de MatLab son:
< menor que
<= menor o igual a
> mayor que
>= mayor o igual a
== igual a
=~ no igual a

42
Ejemplo:
if n< maxn
...
if n>=0, break, end
5.3 Operadores lógicos
Los operadores &, | y ~ son los operadores de lógica "y", "ó" y "no"
respectivamente.
El resultado de C = A & B es una matriz cuyos elementos son unos donde A y B
sean ambos distintos de cero, y ceros donde A ó B sean cero. A y B deben de ser
matrices con las mismas dimensiones, a menos que una de ellas sea un escalar.
El resultado de C = A | B es una matriz cuyos elementos son unos donde A ó B
tienen un elemento diferentede cero, y ceros donde ambas tienen elementos
cero. A y B deben de ser matrices con las mismas dimensiones, a menos que una
sea un escalar.
El resultado de B = ~A es una matriz cuyos elementos son uno donde A tiene un
elemento cero, y ceros donde A tiene elementos diferentes de cero.
Funciónes any, all
La función any(x) devuelve 1 si cualquiera de los elementos de x es diferente de
cero, de lo contrario devuelve 0.
La función all(x) devuelve 1 solamente si todos los elementos de x son diferentes
de cero.
Estas funciones se usan en cláusulas if. Por ejemplo:
if all(A <.5)
. . .
end
Para argumentos matriciales, any y all trabajan por columnas para devolver un
vector fila con el resultado para cada columna. Aplicando la función dos veces,
any(any(A)), siempre reduce la matriz a una condición escalar.
Las funciones relacionales y lógicas en MATLAB son:
any - condiciones lógicas
all - condiciones lógicas
find - halla índices de arreglos de valores lógicos
exist - verifica si existen variables
isinf - detecta infinitos

43
finite - verifica para los valores finitos
5.4 Caracteres especiales
Los caracteres especiales de MatLab son:
[ ] Se utilizan para formar vectores y matrices
( ) Define precedencia en expresiones aritméticas. Encierra argumentos de
funciones en forma usual
, Separador de elementos de una matriz, argumentos de funciones y
declaraciones en líneas con declaraciones múltiples
; Termina filas de una matriz, separador de declaraciones
% Comentario
Ejemplos:
[6.0 9.0 3.4 ]
sqrt(2)
for i=1:n, a(i)=0, end
for i=1:n; a(i)=0; end
% inicia vector a en 0

44
5.5 Control de flujo
5.5.1 Declaración FOR simple
Sintaxis
for variable=incio:paso:final
declar ación 1;
...
declaración n;
end
for variable=inicio:final
declaración 1;
...
declaración n;
end
Ejemplo:
for i=1:n
c(i)=a(i)*b(i);
end
o
for i=1:n; c(i)=a(i)*b(i); end
El ciclo FOR permite que una instrucción, ó grupo de instrucciones, pueda
repetirse un número determinado de veces. Por ejemplo,
for i = 1:n, x(i) = 0, end
asigna 0 a los primeros n elementos de x. Si n es menor de 1, el ciclo sigue
siendo válido pero MATLAB no ejecuta la instrucción intermedia. Si x no esta
definido, ó si tiene menos de n elementos, entonces un espacio adicional es
localizado automáticamente a x cada vez que sea necesario.

45
5.5.2 Declaración FOR anidada.
Sintaxis
for variable 1 = inicio1:paso1:fin1
for variable2 = inicio2:paso2:fin2
declaración 1;
...
declaración n;
end
end
Ejemplo
y=1
for t1=0:0.1:1
for t2=1: -0.1:0
y(1)=sin(t1*t2)
end
i=i+1;
end
Ejemplo
for i = 1:m
for j = 1:n
A(i, j) = 1/(i+j-1);
end
end
A
La "A" al terminar el ciclo muestra en la pantalla el resultado final. Es
importante que para cada for halla un end.

46
5.5.3 Declaración WHILE
Sintaxis:
while expresion
proposición 1;
...
proposición 2;
end
Ejemplos
e=1.0;
while (1.0+e)>1.0001
e=e/2.0;
end
it=1; t=0; wo=2.0*pi*60.0;
while it<=npts, ut=sin(wo*t);t=t+dt;end
El ciclo WHILE permite a una instrucción, ó grupo de instrucciones, repetirse un
número indefinido de veces, bajo el control de una condición lógica. El siguiente
ciclo while halla el primer entero n para el cual n! es un número de 100 digitos:
n = 1;
while prod(1:n) < 1.0e100, n = n+1; end
n
Un cálculo más práctico ilustrando el ciclo while es en el cómputo del
exponencial de una matriz, llamado expm(A) en MATLAB. Una posible definición
de la función exponencial es mediante la serie:
expm(A) = I + A + A^2/2! + A^3/3! + ...
La idea es sumar todos los términos necesarios hasta producir un resultado que,
en la precisión finita la de computadora, no cambie aunque más términos sean
añadidos. Para esto procedemos de la forma siguiente:

47
E = zeros(size(A));
F = eye(size(A));
k = 1;
while norm(E+F-E, 1) > 0
E = E + F;
F = A*F/k
k = k+1;
end
Aqui A es la matriz dada, E representa la suma parcial de la serie, F es un
término individual en la serie, y k es el índice de este término.
5.5.4 Declaraciones IF, ELSE, ELSEIF y BREAK
Sintaxis
a) if expresió n
proposición 1;
...
proposición n;
end
b) if expresión
proposición 1;
...
proposición n;
else
proposición 1;
...
proposición m;
end

48
c) if expresión
proposición 1;
...
proposición n;
elseif
proposición 1;
...
proposición m;
else
proposición 1;
...
proposición r;
end
d) if expresión, break, end
Ejemplos
if dv(i) > maxer
maxer=dv(i);
nmaxe=i;
end
sum=0.0; y=1;
while i<=so
n=input(`Introduzca n, interrumpe con valor negativo `);
if n<0, break, end;
if n==0
sum=sum+n;
elseif n<=10
sum=sum+n/2;
else
sum=sum+n/10;
end
end

49
A continuación se muestra como un cálculo se puede dividir en tres casos,
dependiendo del signo ó paridad de un entero n:
if n < 0
A = negative(n)
else if rem(n, 2) == 0
A = even(n)
else
A = odd(n)
end
En el segundo, partiendo de un entero positivo n, si este es par, se divide entre
dos; si es impar, se multiplica por tres y se le suma uno. ¿Habrá algún entero
para el cual el proceso nunca termine? Aquí se ilustran los enunciados while y if,
también se muestra la función input (en este caso es una entrada del teclado), y
el enunciado break, que provee salidas abruptas de los ciclos. Veamos:
% Problema "3n+1" clásico de la teoria de números.
while 1
n = input('Entre n, negativo termina. ');
if n <= 0, break, end
while n > 1
if rem(n, 2) == 0
n = n/2
else
n = 3*n+1
end
end
end

50
5.6 Algebra Matricial
5.6.1 Creación de una matriz
Ejemplo
>> A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
5.6.2 Cambio del orden de una matriz: reshape
Sintaxis:
matriz_modificada = reshape(matriz_origin al, filas, columnas)
Ejemplo
>> A=[1 4 7 10; 2 5 8 11; 3 6 9 12]
A =
1 4 7 10
2 5 8 11
3 6 9 12
>> B=reshape(A,2,6)
B =
1 3 5 7 9 11
2 4 6 8 10 12
5.6.3 Modificación individual de elementos
Ejemplos
>> A=[1 2; 3 4]
A =
1 2
3 4
>> A(1,1)=A(1,2)+A(2,1)
A =
5 2
3 4

51
>> A(1,2)=A(2,1)
A =
5 3
3 4
>> A(2,2)=10
A =
5 3
3 10
5.6.4 Modificaciones adicionales de una matriz
Ejemplo
>> A=[1 2; 3 4; 5 6 ]
A =
1 2
3 4
5 6
Conversión de una matriz en un vector
>> A=[1 2; 3 4; 5 6 ]
A =
1 2
3 4
5 6
>> b=A(:)
b =
1
3
5
2
4
6

52
Modificación de los elementos
>> A(:)=10:15
A =
10 13
11 14
12 15
Generación de vectores:
Ejemplos
>> x=1:5
x =
1 2 3 4 5
>> x=5:-1:1
x =
5 4 3 2 1
>> x=0:0.25:1
x =
0 0.2500 0.5000 0.7500 1.0000
Acceso a submatrices contiguas y no contigua s
Ejemplos
Si la matriz original A es de 10*10, entonces:
A(1:3,5) matriz de 3x1 que tiene los tres primeros elementos de la columna 5
de A
A(1:3, 5:9) matriz de 3x4 que tiene los tres primeros filas y las columnas de 5 a
9 de A
A(:,5) quinta columna de A
A(1:5,:) primeras cinco filas de A
A(:,[4 6])=B(:,1:2) remplaza la cuarta y sexta columnas de A con las dos
primeras de A

53
Matrices vacias
La declaración
x = [ ]
asigna una matriz de dimensión 0x0 a x
Para la matriz A considerada previamente
A(:,[3,5])=[ ] borra columnas 3 y 5 de A
A([3,5 ],:)=[ ] borra filas 3 y 5 de A
Declaración de matrices complejas
A=[1 2; 3 4] + i*[5 6 ; 7 8]
o
A=[1 2; 3 4] + i*[5 6 ; 7 8]
o
A=[1+5i 2+6i; 3+7i 4+8i]
A =
1.0000 + 5.0000i 2.0000 + 6.0000i
3.0000 + 7.0000i 4.0000 + 8.0000i
Generación de tablas
>> x=(0.0:0.2:3.0);
>> y=exp(-x).*sin(x);
>> [x;y]
ans =
Columns 1 through 7
0 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000
0 0.1627 0.2610 0.3099 0.3223 0.3096 0.2807
Columns 8 through 14
1.4000 1.6000 1.8000 2.0000 2.2000 2.4000 2.6000
0.2430 0.2018 0.1610 0.1231 0.0896 0.0613 0.0383
Columns 15 through 16
2.8000 3.0000
0.0204 0.0070

54
Determinante de A: det(A)
>> A=[1 2 3;4 5 6; 7 8 9]
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
>> det(A)
ans =0
Diagonal de A: diag(A)
>> diag(A)
ans =
1
5
9
Valores y vectores característicos: eig(A)
>> A=[0 7 -6; 1 0 0;0 1 0]
A =
0 7 -6
1 0 0
0 1 0
>> eig(A)
ans =
-3.0000
2.0000
1.0000
v - Vectores característicos
d - valores característicos

55
>> [v d]=eig(A)
v =
0.9435 -0.8729 0.5774
-0.3145 -0.4364 0.5774
0.1048 -0.2182 0.5774
d =
-3.0000 0 0
0 2.0000 0
0 0 1.0000
- Exponencial de una matriz: expm(A)
>> A=[0 7 -6; 1 0 0;0 1 0]
A =
0 7 -6
1 0 0
0 1 0
>> expm(A)
ans =
5.2541 11.0757 -13.6115
2.2686 5.2541 -4.8044
0.8007 2.2686 -0.3510
- Factori zación LU de A: lu(A)
>> [L U]=lu(A)
L =
0 1.0000 0
1.0000 0 0
0 0.1429 1.0000
U =
1.0000 0 0
0 7.0000 -6.0000
0 0 0.8571

56
- Inversa de A: inv(A)
>> inv(A)
ans =
0 1.0000 0
0 0 1.0000
-0.1667 0 1.1667
- Ecuación característica de la matriz A: poly(A)
>> p=poly(A)
p =
1.0000 0.0000 -7.0000 6.0000
- Raices de la ecuación característica : roots(p)
>> r=roots(p)
r =
-3.0000
2.0000
1.0000

57
5.7 Archivos de E/S
5.7.1 Declaración fopen
Sintaxis
id = fopen(`nombre.dat', `permiso')
donde permiso puede ser:
`r' Abre archivo para lectura
`r+ Abre archivo para lectura y escritura
`w' Borra el contenido del archivo existente o crea un nuevo archivo y lo abre para
escritura
`w+' Idem que `w' únicamente que el archivo se abre para lectura y escritura
à' Crea y abre un nuevo archivo o abre un archivo
à+' Idem que à' únicamente que el archivo es abierto para lectura y escritura
Ejemplo
fid = fopen(àrchivo.dat','r')
fid = -1, error
0, lectura/escritura normal
[fid, mensaje = fopen(àrchivo.dat','r ')
5.7.2 Declaración fclose
Sintaxis
status = fclose(fid)
o
status = fclose (àll') - cierra todos los archivos abiertos
5.7.3 Declaración fread
Lee un archivo abierto con una precisión indicada
Sintaxis
fread(fid,registros,'precision')
registros
`char' o ùchar'
`short' o `long'
`float' o `double'

58
Ejemplo:
A = fread(fid,10,'float')
5.7.4 Declaración fwrite
Sintaxis
fwrite(fid,A,'short')
5.7.5 Declaración fprintf
Salida con formato
Ejemplos:
fprintf(fid,'titulo n');
fprintf(fid,'%f %12.7fn', y);
Forma to
%s - cadena decimal
%d - número decimal
%f - punto flotante
% g - formato g
5.8 Variables globales
Son variables, de las cuales una sola copia es compartida por el programa
principal y sus funciones.
Sintaxis:
global variable1, ..., variable_N
Ejemplo
function x=ccdifs(t,x)
global ka,kb
xp=[x(1)-ka*x(1)*x(2); -x(2)+kb*x(1)*x(2)];
...
global ka,kb
ka=0.01
kb=0.02
[t,x]=ode23('ccdifs',0,10,[1:1]);

59
5.9 Vectorización de algoritmos y estructuras (for, while)
Para que los programas en MATLAB ejecuten más rá pido, debemos vectorizar
estos siempre que sea posible. Esto es, debemos convertir los ciclos for y while
a operaciones de vectores ó de matrices. Por ejemplo, un modo de calcular la
función "sin" para 1001 números entre 1 y 10 es:
i = 0;
for t = 0:.01:10
i = i + 1;
y(i) = sin(t);
end
Una versión vectorizada del mismo código es
t = 0:.01:10; y = sin(t);
En una computadora lenta, el primer ejemplo tomó 15 segundos, mientras que el
segundo tomó 0.6 segundos.
Vectores Pre-Asignados
Si no podemos vectorizar un pedazo de código, podemos hacer que los ciclos for
vayan más rápido pre -asignando cualquier vector en el cual el resultado de salida
sea guardado. Veamos un ejemplo:
y = zeros (1,100);
for i = 1:100
y(i) = det(X^i);
end
Si no pre -asignamos el vector "y", el interpretador de MATLAB irá aumentando
el tamaño de "y" por uno cada vez que se itera en el ciclo.
Permite incrementar la velocidad de proceso de MATLAB
Sintaxis
variable=inicio:incremento:final
Ejemplo
i=1, wo=2*pi*fo;
for t=0:dt:per
f(i)=sin(wo*t);
i=i+1;
end
ó
t=0:dt:per;
fi=sin(wo*t);

60
5.10 Gráficas en Dos Dimensiones
5.10.1 Funciones elementales para graficar
plot - crea una gráfica de vectores ó columnas de matrices.
loglog - crea una gráfica utilizando una escala logarítmica para ambos ejes.
semilogx - crea una gráfica utilizando una escala logarítmica para el eje-x y una
escala lineal para el eje-y.
semilogy - crea una gráfica utilizando una escala logarítmica para el eje -y y una
escala lineal para el eje-x.
Puedes añadir títulos, encabezamien tos de ejes, líneas entre cortadas y texto a
tus gráficas utilizando:
tittle - añade título a la gráfica
xlabel - añade encabezamiento al eje-x
ylabel - añade encabezamiento al eje-y
text - añade una cadena de texto en una localización específica
gtext - añade texto a la gráfica utilizando el ratón
grid - crea líneas entrecortadas
5.10.2 Creando una gráfica
Comando Plot
Sintaxis:
a) plot(y)
b) plot(x,y)
c) plot(x,y,'tipo_línea')
d) plot(x1,y1,'tipo_línea_1',x2,y2,'tipo_línea_2', ... , xn,yn,'tipo_línea_n')
Si y es un vector, plot(y) produce una gráfica lineal de los elementos de y versus
el índice de estos. Si especifica dos vectores como argumentos, plot(x, y)
produce una gráfica de y versus x.
Símbolo Color
y amarillo
m magenta
c cyan (azul claro)
r rojo
g verde

61
b azul
w blanco
k negro
Símbolo Estilo de línea
. punto
o circulo
x marca
+ mas
* asterisco
- sólido
: punteado
-. segmento punto
-- segmento
Ejemplo
t=0:pi/200:2*pi;x=sin(t);y1=sin(t+0.5);y2=sin(t+1.0);
plot(x,y1,'r-',x,y2,'g--'); title('Angulo difuso'); xlabel('x=sin(t)'); ...
ylabel('y=sin(t+)')
5.10.3 Graficando Matrices
plot(Y) - dibuja una línea para cada columna de Y. El eje-x es encabezado por el
vector índice de fila, 1:m, donde m es el número de filas en Y.
Si plot es usado con dos argumentos y si X ó Y tienen más de una fila ó columna,
entonces:
si Y es una matriz, y x es un vector, plot(x,Y) grafica las filas ó columnas de Y
versus el vector x;
si X es una matriz y y es un vector, plot(X,y) grafica cada fila ó columna de X
versus el vector y;
si X y Y son ambas matrices del mismo tamaño, plot(X, Y) grafica las columnas
de X versus las columnas de Y.
También puedes usar la función plot con múltiples pares de argumentos
matriciales:
plot (X1, Y1, X2, Y2, ...)
Cada par X-Y es graficado, generando líneas múltiples. Los pares diferentes
pueden ser de dimensiones diferentes.

62
5.10.4 Importando Datos
Puede importar y graficar datos generados fuera de MATLAB utilizando el
comando load.
5.10.5 Graficando Funciones Matemáticas
Hay diferen tes formas de graficar funciones y = f(x). Una de estas formas es
evaluar la función en miles de puntos en el intervalo de interés. La siguiente
función oscila infinitamente rápido en el intervalo, 0 x 1.
Podemos gráficarla como sigue:
x = (0:1/2000:1)';
plot(x, cos(tan(pi*x)))
Para hacer esto más eficiente podemos usar la función fplot la cual concentra su
evaluación sobre las regiones donde la rapidez de cambio de la función es más
grande.
Para evaluar una función, se crea un archivo de esta función y se le pasa el
nombre del archivo a fplot. El siguiente archivo -M de tipo función define la
función anterior como fofx.
function y = fofx(x)
y = cos(tan(pi*x));
Este archivo se guarda con el nombre de fofx.m. Ahora la instrucción
fplot('fofx', [0 1])
produce la gráfica:

63
Aquí, fplot usa menos puntos para evaluar la misma función a intervalos más
cerrados en la región donde la rapidez de cambio es mayor.
5.10.6 Comandos gráficos
hold Permite añadir líneas al dibujo previo
on Activa hold
off Desactiva hold
Ejemplo
plot(x); hold on; plot(y',':');plot(yz,'-.')
loglog
Sintaxis
a) loglog(x,y)
b) loglog(x,y,'tipo_línea')
c)loglog(x1',y1','tipo_línea_1',...,
xn,yn,'tipo_línea_n')
Ejemplo
x=logspace(-1,3); loglog(x,exp(x))
donde logspace tiene las formas:
logspace(a,b)
logspace(a,b,n)
a,b exponentes de los límites. Es decir, 10^a y 10^b
semilog(x), semilog(y)
Sintaxis
a) semilogx(x,y)
b) semilogy(x,y)
Ejemplo
x=0:.1:20; semilogy(x,10.^x)

64
fill
Dibuja el area interior de una curva en determinado color
Sinta xis:
a) fill(x,y,'c')
b) fill(x1,y1,'c1',...,xn,yn,cn)
Ejemplo
t=0:0.5:2*pi; x=sin(t); fill(t,x,'b')
t=0:0.5:2*pi; x=sin(t); y=cos(t); fill(y,x,'r')
subplot
Dibuja la pantalla en mxn subdivisioens, numeradas por el parámetro p, de
izquierda a derecha, iniciando por la fila superior
Sintaxis:
subplot(m,n,p)
Ejemplo:
vt=smvars(:,1);
it=smvars(:,2);
rang=smvars(:,3);
ikd=smvars(:,4);
subplot(2,2,1);
plot(vt)
subplot(2,2,2)
plot(it)
suplot(2,2,3)
plot(rang)
subplot(2,2,4)
plot(ikd)
bar
Crea una gráfica de barras
Sintaxis:
a) bar(y);
b) bar(x,y);
c) [xb,yb]=bar(y); => plot(xb,yb)
d) [xb,yb]=bar(x,y); => plot(xb,yb)

65
Ejemplo
x=-2.8:0.2:2.8
bar(x,exp(-x.*x)
Nota: Los valores de x deben estar igualmente espaciados
stairs
Igual que b a r, únicamente sin líneas in ternas
fplot
Dibuja la gráfica de una función
Sintaxis:
a) fplot(`función', [inicio,final])
b) fplot(`función', [inicio,final],n)
c) fplot(`función', [inicio,final],n,ángulo)
d) [x,y]=fplot(`función', [inicio,final]) => plot(x,y)
n - número de puntos
ángulo - ángulo entre segmentos sucesivos de la función
Ejemplo
fplot(`sin',[0,pi])
fplot(`tanh',[ -2 2])
function y=func(x)
y=200*sin(x(:))./x(:);
fplot(`func',[-30 30],60,2)
polar
Dibujo en coordenadas polares
Sintaxis:
a) polar(ángulo,radio)
b) polar(ángulo, radio, `tipo_línea')
Ejemplo
t=0:0.01:2*pi;
polar(t,sin(5*t))

66
colormap
Colorea con sombreado el interior de una curva o polígono
Sintaxis
colormap(colorbase)
donde colorbase es:
gray
hot
cool
copper
pink
Ejemplo
t=0:0.05:2*pi; x=sin(t); y=cos(t); colormap(hot(130)); ...
Nota: 130 es opcional el rango 0-255
fill(y,x,x) => sombreado horizontal
fill(y,x,y) => sombreado vertical
5.11 Gráficos en 3 dimensiones
plot3
Dibuja líneas y puntos en 3 dimensiones
Sintaxis:
a) plot3(x,y,z)
b) plot3(x,y,z)
c) plot3(x,y,z,'tipo_línea)
d) plot3(x1,y1,z1,'tipo_línea',...,xn,yn,zn,'tipo_línea')
Ejemplo
t=0:0.05:10*pi; plot3(sin(t),cos(t),t)
contour, contour3
Genera dibujos compuestos de líneas de valores de datos constantes obtenidos
de una matriz de entrada
Sintaxis:
a) contour(z)
b) contour(z,n)

67
c) contour(x,y,z)
d) contour(x,y,z,n)
Ejemplo
contour(peeks)
contour(peeks,30)
contour3
Igual función de contour en 3 dimensiones
Sintaxis:
a) contour3(z)
b) contour3(z,n)
c) contour3(x,y,z)
d) contour3(x,y,z,n)
Ejemplo
contour3(peaks,30)
meshgrid
Genera arreglos X y Y para dibujos en 3 dimensiones
Sintaxis:
a) [X,Y] = meshgrid(x,y)
b) [X,Y] = meshgrid(x) => meshgrid(x,y)
Ejemplo. Evalue y dibuje la funcion z=x*exp( -x^2 -y^2) sobre el rango -2<=x<=2,
-2<=y<=2
[X,Y]=meshgrid(-2:2:2); z=x.*exp(-x^2-y^2); ...
mesh(Z)
x=-8:0.5,8; y=x; [x,y]=meshgrid(x,y);...
R=sqrt(x.^2+y.^2)+0.001; z=sin(R)./R;...
mesh(z)

68
mesh, meshc y meshz
Dibujan una superficie de malla tridimensional, crando una perspectiva del
dibujo, sobre y bajo el plano de referencia.
Sintaxis:
a) mesh(x,y,z,c)
b) mesh(x,y,z)
c) mesh(x,y,z,c)
d) mesh(x,y,z)
e) mesh(z,c)
f) mesh(z)
g) meshc(...) => mismo que mesh
h) meshc(...) => mismo que mesh
meshc
Añade un plano de contorno debajo del dibujo
meshz
Añade un plano de referencia o cortina al dibujo
Ejemplo:
[x,y] = meshgrid(-3:2:3); z=peaks(x,y); meshc(x,y,z)
[x,y] = meshgrid(-3:2:3); z=peaks(x,y); meshz(x,y,z)
surf, surfc
Crean superficies sombreadas en 3 dimensiones
Sintaxis:
a) surf(x,y,z,c)
b) surf(x,y,z)
c) surf(x,y,z,c)
d) surf(x,y,z)
e) surf(z,c)
f) surf(z)
g) surfc(...) => misma Sintaxis que surf

69
Ejemplo
[x,y]=meshgrid(-3:.2:3); z=peaks(x,y); surf(x,y,z)
k=5; n=2^k-1; [x,y,z]=sphere(n); c=hadamard(2^k);...
surf(x,y,z,c); colormap(hot)
hadamar d
Matriz hadamard compuesta de 1's y -1's, empleada en procesamiento de señales
y análisis numérico
Ejemplo (matriz de 4*4)
1 1 1 1
1 -1 1 -1
1 1 -1 -1
1 -1 -1 1
sphere
Genera una esfera
Sintaxis
[x,y,z] = sphere(n)
n - número de meridianos
Ejemplo
[x,y,z]=sphere(20);
mesh(x,y,z)
o con :
colormap(hot)
surfl
Superficie sombreada tridimensioanl con efecto de reflexión de luz
Sintaxis:
a) surfl(z)
b) surfl(z,s)
c) surfl(x,y,z)
d) surfl(x,y,z,s)
s - dirección de la luz

70
Ejemplo
[x,y]=meshgrid(-3:0.01:3);
z=peaks(x,y);
surfl(x,y,z)
shading
Establece las propiedades de sombreado con color
Sintaxis
shading faceted
shading interp
shading flat
shading flat - cada segmento de la superficie tiene un valor constante
determinado por el color de los puntos extremos del segmento o sus esquinas
shading interp - el color en cada segmento varia linealmente e interpolo los
valores extremos o esquinas
shading faceted - utiliza sombreado "flat" con líneas de malla negras
superpuestas
Para el ejemplo anterior, añadiendo:
shading interp
y posteriormente:
colormap(gray);
axis
Escala y apariencia de los ejes
Sintaxis:
a) axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
b) axis([xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax])
c) axis(àuto')
d) axis(ìj')
e) axis(`xy')
f) axis(`square')
g) axis(èqual')
h) axis(òff')

71
i) axis(òn')
donde:
axis(àuto') realiza el escalamiento de ejes a su modo de autoescalamiento por
defecto.
axis(ìj') dibuja nuevamente la gráfica.
El eje y es vertical y es numerado de arriba hacia abajo.
El eje j es horizontal y es numerado de izquierda a derecha.
axis(`xy') regresa la forma de ejes cartesianos que existe por defecto . El eje x
es horizontal y se numera de izquierda a derecha. El eje y es vertical y se
numera de abajo hacia arriba
axis(`square') determina que la región de los ejes es cuadrada
axis(èqual') indica que los factores de escalamiento y marcas incrementales a lo
largo de los ejes x y y son iguales.
axis(òff') desactiva las etiquetas de los ejes y las marcas
axis(òn') activa las etiquetas de los ejes y las marcas
Para el ejemplo último:
...
axis([ -3 3 -3 3 -8 8])
fill3 colorea polígonos de 3 dimensiones
a) fill3(x,y,z,'c')
b) fill3(x1,y1,z1,...,xn,yn,zn)
Ejemplo
colormap(hot)
fill3(rand(3,4), rand(3,4), rand(3,4), rand(3,4))
rand matrices y números aleato rios distribuidos uniformemente
Sintaxis:
a) rand(n) - matriz de nxn
b) rnad(m,n) - matriz de mxn
Ejemplo
fill3(rand(20), rand(20), rand(20), rand(20))

72
load carga en el area de trabajo un archivo (imagen, sonido, datos, etc)
Sintaxis
a) load archivo
b) load archivo.ext
donde:
ext - extensión
Ejemplo
load clown
image crea un objeto imagen y lo presenta
Sintaxis:
a) image(x)
b) image(x,y,x)
c) presenta la matriz c como una imagen
d) especifica los límites de los datos de la imagen en los ejes x e y. En b), x e y
son vectores
Ejemplo
load clown
colormap(map)
image(x)
brighten hace más brillante o más obscura la imagen
Sintaxis:
a) brighten(alfa)
b) brighten(map,alfa)
donde:
0<alfa<1 más brillante
-1<alfa<0 más obscuro
Del ejemplo anterior:
...
brighten(0.6)
ó brighten(-0.6)

73
clf borra la figura
sound convierte un vector en sonido (en computadoras sparc y macintosh)
Sintaxis
a) sound(y)
b) sound(y,Fs)
donde:
Fs frecuencia especificada en Hz
Ejemplo
load train
sound(y,Fs)
t=(0:length(y)-1)/Fs;
plot(t,y)
5.12 Archivos de disco
5.12.1 Manipulación de Archivos de Disco
Algunos comandos utilizados para la manipulación de archivos de disco son dir,
type, delete y cd . Si la extención no se especifica, MATLAB utiliza .m
automáticamente. El comando diary crea un diario de tu sesión de MATLAB en un
archivo de disco. Para más información utiliza la Guía de Referencia de MATLAB
ó el comando help.
5.12.2 Ejecutando Programas Externos
El simbolo "!" le indica a MATLAB que el resto de la línea de entrada es un
comando para el sistema operativo. Por ejemplo,
! edt darwin.m
invoca un editor llamado edt en un archivo llamado darwin.m. Luego que este
programa sea completado, el sistema operativo devuelve el control a MATLAB.
5.12.3 Importando y Exportando Datos
Puedes introducir datos de otros programas a MATLAB por varios métodos.
Similarmente, puedes exportar datos de MATLAB a otros programas. También
puedes hacer que tus programas manipulen datos directamente en archivos-MAT,

74
el cúal es el formato de archivo utilizado por MATLAB. Para información acerca
de las técnicas utilizadas para importar y exportar datos consulte la sección de
Importando y Exportando Datos de la guía de MATLAB ó utilice al comando help
de MATLAB.
5.13 INDICE ALFABETICO
axis, all, any, bar, break, brighten, clf, for, colormap, conj, contour, contour3,
det, diag, else, elseif, eig, expm, fclose, fill, fill3, fft, fftn, function, fopen,
fplot, fread, fwrite, grid, gtext, hadamard, hold, if, ifft, ifftn, imag, image,
inv, loglog, load, lu, mesh, meshc, meshz, meshgrid, ode23, ode45, peaks, plot,
plot3, poly, reshape, rot90, sphere, tril, triu, pascal, polar, real, toplitz, rand,
reshape, semilog, semilogy, shading (flat interp faceted), size, sound, stairs,
subplot, surf, surfc, surfl, text, title, xlabel, ylabel, while, zeros.

75
6. SIMULINK
Simulink es una herramienta para el modelaje, análisis y simulación de una amplia
variedad de sistemas físicos y matemáticos, inclusive aquellos con elementos no
lineales y aquellos que hacen uso de tiempos continuos y discretos. Como una
extensión de MatLab, Simulink adiciona muchas características específicas a los
sistemas dinámicos, mientras conserva toda la funcionalidad de propósito
general de MatLab. Así Simulink no es completamente un programa separado de
MatLab, sino un anexo a él. El ambiente de MatLab está siempre disponible
mientras se ejecuta una simulación en Simulink.
Simulink tiene dos fases de uso: la definición del modelo y el análisis del
modelo. La definición del modelo significa construir el modelo a partir de
elementos básicos construidos previamente, tal como, integradores, bloques de
ganancia o servomotores. El análisis del modelo significa realizar la simulación,
linealización y determinar el punto de equilibrio de un modelo previamente
definido.
Para simplificar la definición del modelo Simulink usa diferentes clases de
ventanas llamadas ventanas de diagramas de bloques. En estas ventanas se puede
crear y editar un modelo gráficamente usando el ratón. Simulink usa un ambiente
gráfico lo que hace sencillo la creación de los modelos de sistemas.
Después de definir un modelo este puede ser analizado seleccionando una opción
desde los menús de Simulink o entrando comandos desde la línea de comandos de
MatLab.
Simulink puede simular cualquier si stema que pueda ser definido por ecuaciones
diferenciales continuas y ecuaciones diferenciales discretas. Esto significa que
se puede modelar sistemas continuos en el tiempo, discretos en el tiempo o
sistemas híbridos.
Simulink usa diagramas de bloques para representar sistemas dinámicos.
Mediante una interface gráfica con el usuario se pueden arrastrar los
componentes desde una librería de bloques existentes y luego interconectarlos
mediante conectores y alambre. La ventana principal de Simulink se activa
escribiendo simulink en la línea de comandos de MatLab, y se muestra a
continuación:
Haciendo doble click en cualquiera de las librerías presentes en esta ventana se
abrirá otra ventana conteniendo una cantidad de bloques relativos a dicha
librería.
Para realizar un sistema debe abrirse una nueva ventana de diagrama de bloques
seleccionando la opción file del menú principal del Simulink y allí la opción new.
En esta nueva ventana se colocarán todos los bloques interconectados que
formarán el sistema deseado .

76
Como ejemplo se ha tomado un generador de ondas seno de la librería de fuentes
"sources" y un osciloscopio de la librería "sinks", ambos se unieron mediante un
conector usando el ratón. Este sistema se almacena como un archivo -m.
Haciendo doble click so bre cada elemento del sistema se pueden ver y modificar
sus características.
Por ejemplo, al generador seno se le puede modificar su amplitud, frecuencia y
fase. Al osciloscopio se le definen las escalas horizontal y vertical.
Para ejecutar el programa se usa la opción simulation en el menú de la ventana
del archivo -m creado.
En este submenú está la opción start que permite ejecutar el programa. También
está la opción parameters que activa el panel de control de Simulink en donde se
definen los métodos y parámetros usados para la simulación, tal como se
muestra a continuación:
Al ejecutar el programa seno.m creado mediante simulink, se puede observar la
respuesta al hacer doble click en el osciloscopio.
Existen numerosos bloques y funciones incorporados en las librerías de simulink
que pueden ser empleados para simular cualquier sistema.
Por ejemplo, para implementar un sistema que emplea un controlador PID
tenemos:
En este diagrama se tiene al bloque llamado PID que fue definido previamente y
agrupado como uno solo. El contenido de dicho bloque se obtiene haciendo doble
click sobre él. A continuación se muestra el bloque PID:

77
6.1 Acelerador de Simulink
Para incrementar la velocidad de Simulink se debe instalar el acelerador
"Accelerator". Este pe rmite automáticamente generar una versión mejorada de
los modelos los cuales correrán diez veces más rápido que el original. El
acelerador puede ser usado sobre modelos continuos, discretos en el tiempo y
híbridos.
El acelerador trabaja generando y compilando un código-C para un modelo dado.
Una vez se completa la compilación, la simulación es ejecutada en la ventada de
modelos de Simulink exactamente igual que antes sólo que más rápidamente. El
propósito del acelerador es aumentar la velocidad de simulación.
Si el programa MatLab posee instalado el "Accelerator" podrá iniciarse la acción
aceleradora seleccionando la opción simulation en el menú principal del Simulink
y dentro de esta seleccionando la opción Accelerate. Esta acción es totalmente
transparente en el sentido de que el incremento de la velocidad se presenta sin
ningún otro requerimiento por parte del usuario.
6.2 Generador de código-C en Simulink
Una vez se ha creado un modelo dinámico en Simulink, se puede invocar el
generador de código-C que permite convertir el diagrama de bloques
implementado en un código C. Este puede ser útil para varios propósitos: puede
ser usado para control en tiempo real, simulación en tiempo real o simulación
acelerada en tiempo no real. Sus aplicaciones pueden ser control de movimiento,
control de procesos, sistemas automotores, equipos médicos, robótica, etc.
El código-C es diseñado tal que puede ser ejecutado en tiempo real. No requiere
ser escrito manualmente por un programador pues es creado a nivel de
diagramas de bloques en Simulink. El código generado puede correr sobre un
amplio rango de hardware ubicado en estaciones de trabajo, PC o
microprocesadores. Este código es la forma en la que puede usare el Simulink
para adquisición de datos.

78
7. COMANDOS DE MATLAB
7.1 General purpose commands:
Managing commands and functions:
help - On -line documentation.
what - Directory listing of M-, MAT - and MEX-files.
type - List M-file.
lookfor - Keyword search through the HELP entries.
which - Locate functions and files.
demo - Run demos.
path - Control MATLAB's search path.
Managing variables and the workspace:
who - List current variables.
whos - List current variables, long form.
load - Retrieve variables from disk.
save - Save workspace variables to disk.
clear - Clear variables and functions from memory.
pack - Consolidate workspace memory.
size - Size of matrix.
length - Length of vector.
disp - Display matrix or text.
Working with files and the operating system:
cd - Change current working directory.
dir - Directory listing.
delete - Delete file.
getenv - Get environment value.
! - Execute operating system command.
unix - Execute operating system command & return result.
diary - Save text of MATLAB session.

79
Controlling the command window:
cedit - Set command line edit/recall facility parameters.
clc - Clear command window.
home - Send cursor home.
format - Set output format.
echo - Echo commands inside script files.
more - Control paged output in command window.
Starting and quitting from MATLAB:
quit - Terminate MATLAB.
startup - M-file executed when MATLAB is invoked.
matlabrc - Master startup M-file.
General information:
info - Information about MATLAB and The MathWorks, Inc.
subscribe - Become subscribing user of MATLAB.
hostid - MATLAB server host identificati on number.
whatsnew - Information about new features not yet documented.
ver - MATLAB, SIMULINK, and TOOLBOX version information.
Operators and special characters:
Char Name HELP topic
+ Plus arith
- Minus arith
* Matrix multiplication arith
.* Array multiplication arith
^ Matrix power arith
.^ Array power arith
Backslash or left division slash
/ Slash or right division slash
./ Array division slash

80
kron Kronecker tensor product kron
: Colon colon
( ) Parentheses paren
[ ] Brackets paren
. Decimal point punct
.. Parent directory punct
... Continuation punct
, Comma punct
; Semicolon punct
% Comment punct
! Exclamation point punct
' Transpose and quote punct
= Assignment punct
== Equality relop
< > Relational operators relop
& Logical AND relop
| Logical O R relop
~ Logical NOT relop
xor Logical EXCLUSIVE OR xor
Logical characteristics:
exist - Check if variables or functions are defined.
any - True if any element of vector is true.
all - True if all elements of vector are true.
find - Find indices of non-zero elements.
isnan - True for Not-A-Number.
isinf - True for infinite elements.
finite - True for finite elements.
isempty - True for empty matrix.
issparse - True for sparse matrix.
isstr - True for text string.
isglobal - True for global variables.

81
Control System Toolbox Commands:
Model building:
append - Append system dynamics.
augstate - Augment states as outputs.
blkbuild - Build state -space system from block diagram.
cloop - Close loops of system.
connect - Block diagram modeling.
conv - Convolution of two polynomials.
destim - Form discrete state estimator from gain matrix.
dreg - Form discrete controller/estimator from gain matrices.
drmodel - Generate random discrete model.
estim - Form continuous state estimator from gain matrix.
feedback - Feedback system connection.
ord2 - Generate A,B,C,D for a second-order system.
pade - Pade approximation to time delay.
parallel - Parallel system connection.
reg - Form continuous controller/estimator from gain matrices.
rmodel - Generate random continuous model.
series - Series system connection.
ssdelete - Delete inputs, outputs, or states from model.
ssselect - Select subsystem from larger system.
Model conversions>:
c2d - Continuous to discrete -time conversion.
c2dm - Continuous to discrete-time conversion with method.
c2dt - Continuous to discrete conversion with delay.
d2c - Discrete to continuous-time conversion.
d2cm - Discrete to continuous-time conversion with method.
poly - Roots to polynomial conversion.
residue - Partial fraction expansion.

82
ss2tf - State -space to transfer function conversion.
ss2zp - State-space to zero -pole conversion.
tf2ss - Transfer function to state-space conversion.
tf2zp - Transfer function to zero -pole conversion.
zp2tf - Zero-pole to transfer function conversion.
zp2ss - Z ero-pole to state-space conversion.
Model reduction:
balreal - Balanced realization.
dbalreal - Discrete balanced realization.
dmodred - Discrete model order reduction.
minreal - Minimal realization and pole-zero cancellation.
modred - Model order reducti on.
Model realizations:
canon - Canonical form.
ctrbf - Controllability staircase form.
obsvf - Observability staircase form.
ss2ss - Apply similarity transform.
Model properties:
covar - Continuous covariance response to white noise.
ctrb - Controllability matrix.
damp - Damping factors and natural frequencies.
dcgain - Continuous steady state (D.C.) gain.
dcovar - Discrete covariance response to white noise.
ddamp - Discrete damping factors and natural frequencies.
ddcgain - Discrete steady state (D.C.) gain.
dgram - Discrete controllability and observability gramians.
dsort - Sort discrete eigenvalues by magnitude.
eig - Eigenvalues and eigenvectors.
esort - Sort continuous eigenvalues by real part.

83
gram - Controllability and observability gramians.
obsv - Observability matrix.
printsys - Display system in formatted form.
roots - Polynomial roots.
tzero - Transmission zeros.
tzero2 - Transmission zeros using random perturbation method.
Time response:
dimpulse - Discrete unit sample response.
dinitial - Discrete initial condition response.
dlsim - Discrete simulation to arbitrary inputs.
dstep - Discrete step response.
filter - SISO z -transform simulation.
impulse - Impulse response.
initial - Continuous initial condition response.
lsim - Continuous simulation to arbitrary inputs.
ltitr - Low level time response function.
step - Step response.
stepfun - Step function.
Frequency response:
bode - Bode plot (frequency response).
dbode - Discrete Bode plot (frequency response).
dnichols - Discrete Nichols plo t.
dnyquist - Discrete Nyquist plot.
dsigma - Discrete singular value frequency plot.
fbode - Fast Bode plot for continuous systems.
freqs - Laplace -transform frequency response.
freqz - Z-transform frequency response.
ltifr - Low level frequency response function.
margin - Gain and phase margins.
nichols - Nichols plot.

84
ngrid - Draw grid lines for Nichols plot.
nyquist - Nyquist plot.
sigma - Singular value frequency plot.
Root locus:
pzmap - Pole-zero map.
rlocfind - Interactive root locus gain determina tion.
rlocus - Evans root-locus.
sgrid - Draw continuous root locus wn,z grid.
zgrid - Draw discrete root locus wn,z grid.
Gain selection:
acker - SISO pole placement.
dlqe - Discrete linear-quadratic estimator design.
dlqew - General discrete linear quad ratic estimator design.
dlqr - Discrete linear-quadratic regulator design.
dlqry - Discrete regulator design with weighting on outputs.
lqe - Linear-quadratic estimator design.
lqed - Discrete estimator design from continuous cost function.
lqe2 - Linear quadratic estimator design using Schur method.
lqew - General linear-quadratic estimator design.
lqr - Linear-quadratic regulator design.
lqrd - Discrete regulator design from continuous cost function.
lqry - Regulator design with weighting on outputs.
lqr2 - Linear quadratic regulator design using Schur method.
place - Pole placement.
Equation solution:
are - Algebraic Riccati equation solution.
dlyap - Discrete Lyapunov equation solution.
lyap - Continuous Lyapunov equation solution.
lyap2 - Lyapunov equa tion solution using diagonalization.

85
Demonstrations:
ctrldemo - Introduction to the Control Toolbox.
boildemo - LQG design of boiler system.
jetdemo - Classical design of jet transport yaw damper.
diskdemo - Digital control design of hard disk controller.
kalmdemo - Kalman filter design and simulation.

86
8. APLICANDO MATLAB AL CONTROL DE PROCESOS
8.1 Respuesta en el dominio del tiempo
Para obtener la respuesta de un sistema en el tiempo ante una entrada estándar,
debe primero definirse el sistema. Para el lo puede definirse en MatLab la
función de transferencia propia del sistema o las ecuaciones de estado.
La función de transferencia de un sistema es una relación formada por un
numerador y un denominador:
En MatLab debe definirse el numerado r Y(s) y el denominador U(s) como
vectores, cuyos elementos son los coeficientes de los polinomios del numerador
y del denominador en potencias decrecientes de S. Por ejemplo, para definir la
función de transferencia:
>>y=[1];
>>u=[1 0.25 1];
Para determinar la respuesta en el tiempo para una entrada escalón unitario de
este sistema se usa el comandos step indicando el vector del numerador y del
denominador entre paréntesis. step(num,den)
>>step(y,u)
MatLab presenta la respuesta en el tiempo en la ventana de figuras:

87
Puede definirse el tiempo en el cual se desea la respuesta al escalón, mediante
un vector de tiempo T, step(num,den,T)
>>t=0:0.1:20;
>>step(y,u,t)
Se define t como un vector cuyo elemento inicial es 0, su elemento final es 20 y
existen elementos que son el incremento desde 0 hasta 20 de 0.1 en 0.1. Al
ejecutar el comando step para y y u se obtiene en la ventana de figuras la
respuesta escalón para los primeros 20 segundos.
Otra forma de definir el sistema en MatLab es usando las ecuaciones de estado
de la forma:
x = Ax + Bu
y = Cx + Du
MatLab permite hacer la conversión de una función de transferencia a su
equivalente en ecuaciones de estado, mediante el comando tf2ss. Se deben
especificar las cuatro matrices de estado de la forma:
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
Para el ejemplo anterior tenemos:
>>[a,b,c,d]=tf2ss(y,u)
a =
-0.2500 -1.0000
1.0000 0
b =
1
0
c =
0 1
d =
0

88
Se puede hacer la conversión de una ecuación de estado a su equivalente función
de transferencia, mediante el comando ss2tf. Se deben especificar los vectores
para almacenar los coeficientes del polinomio numerador y del denominador. Su
Sintaxis es:
[num,den]=ss2tf(a,b,c,d)
Ejemplo
>>[num,den]=ss2tf(a,b,c,d)
num =
0 0 1.0000
den =
1.0000 0.2500 1.0000
Para obtener la respuesta escalón de un sistema a partir de las ecuaciones de
estado se usa el
comando step con la
Sintaxis:
step(A,B,C,D)
Ejemplo
>>step(a,b,c,d)
Para obtener la respuesta en el tiempo para una entrada impulso unitario se usa
el comando impulse, con Sin taxis idéntica a la utilizada con el comando step:
Si se define el sistema en MatLab por los polinomios del numerador y
denominador de la función de transferencia tenemos:
» y=[1 5 4];
» u=[1 6 11 6];
» impulse(y,u)
Si por el contrario el sistema se defin e en MatLab por las ecuaciones de estado:
» [A,B,C,D]=tf2ss(y,u)
A =
-6 -11 -6
1 0 0
0 1 0

89
B =
1
0
0
C =
1 5 4
D =
0
» impulse(A,B,C,D)
En ambos casos, MatLab presenta la respuesta en el tiempo en la ventana de
figuras:

90
MatLab permite, además de obtener la respuesta en el tiempo para una entrada
escalón o impulso, también obtener respuesta para otras entradas tal como
rampas o sinusoides. El comando lsim permite obtener la respuesta en el tiempo
para un sistema con una entrada u, donde u se define como una función del
tiempo.
La Sintaxis de este comando es: lsim(A,B,C,D,U,T) usando las matrices de estado
o lsim(NUM,DEN,U,T) usando la función de transferencia.
Para obtener la respuesta en el tiempo para una función rampa, se define U de la
siguiente forma:
>>T=0:0.1:10
>>U=T;
>>NUM=[1];
>>DEN=[1 0.25 1];
>>[Y,X]=lsim(NUM,DEN,U,T);
>>PLOT(T,Y,T,U)
Al hacer U=T se está definiendo la función rampa. T es el vector de tiempo
variando desde 0 hasta 10
seg. NUM y DEN son los vectores de los coeficientes decrecien tes en potencia
de S de los polinomios del numerador y del denominador respectivamente. En la
variable Y se almacena la salida del sistema en función del tiempo T. El comando
plot permite presentar en la ventana de figuras la variable Y (salida) y la
entra da U (rampa) en función del tiempo, obteniéndose:

91
8.2 Respuesta en el dominio de la frecuencia
Para el estudio de un sistema en el dominio de la frecuencia existen tres
herramientas disponibles en MatLab como son: los diagramas de Bode, de
Nyquist y de Nichols.
Para obtener el diagrama de Bode de una función de transferencia, se definen
dos vectores cuyos elementos son los coeficientes de los polinomios del
numerador y del denominador en potencias decrecientes de S. Estos vectores
son usados en el comando bode con la siguiente
Sintaxis:
bode(num,den).
Se define la función de transferencia:
Ejemplo
>>y=[1];
>>u=[1 0.25 1];
>>bode(y,u)
MatLab presenta el diagrama de bode en la ventana de figuras:

92
Otro formato mediante el cual el comando bode presenta el diagrama de bode,
es a través de las ecuaciones de estado representadas por las matrices de
estado (A,B,C,D). Su
Sintaxis es:
bode(A,B,C,D).
Para especificar un rango deseado de frecuencias en las cuales se desea obtener
el diagrama de Bode, se emplea un vector de frecuencias en el que se especifica
la frecuencia inicial, el incremento y la frecuencia final. Por ejemplo:
>>W=0:0.1:100;
>>bode(y,u,W)
Este comando muestra el diagrama de Bode entre 0 y 100 rad/s.
Otra herramienta de análisis en el dominio en la frecuencia que ofrece MatLab
es el diagrama de Nichols. Para obtener el diagrama de Nichols se utiliza el
comando nichols, cuya Sintaxis es idéntica a la del comando bode:
nichols(A,B,C,D,W) si se emplean las matrices de estado o nichols(num, den,W) si
se emplea la función de transferencia.
Si se define y como el vector de los coeficientes del polinomio del numerador y
u como el deldenominador:
>>y=[0 0 100];
>>u=[0.04 1 0];
>>nichols(y,u)
MatLab presenta en la ventana de figuras el diagrama de Nichols:

93
Otra herramienta de análisis en el dominio en la frecuencia que ofrece MatLab
es el diagrama de Nyquist. Para obtenerlo se utiliza el comando nyquist, cuya
Sintaxis es idéntica a la del comando bode y nichols: nyquist(A,B,C,D,W) si se
emplean las matrices de estado o nyquist(num,den,W) si se emplea la función de
transferencia.
Si se define y como el vector de los coeficientes del polinomio del numerador y
u como el del denominador:
>>y=[1];
>>u=[1 6 5];
>>nyquist(y,u)
MatLab presenta en la ventana de figuras el diagrama de Nyquist:

94
Para obtener el margen de ganancia, el margen de fase, la frecuencia de cruce
de ganancia y la frecuencia de cruce de fase MatLab dispone del comando
margin. Las diferentes formas de utilizar este comando son:
[Gm,Pm,Wcg,Wcp] = MARGIN(A,B,C,D) retorna los valores de margen de ganancia
(Gm), margen de fase (Pm), frecuencia de cruce de ganancia (Wcg) y la
frecuencia de cruce de fase (Wcp) cuando se trabaja con las matrices de estado
(A,B,C,D).
[Gm,Pm,Wcg,Wcp] = MA RGIN(NUM,DEN) cuando se trabaja con la función de
transferencia.
[Gm,Pm,Wcg,Wcp] = MARGIN(MAG,PHASE,W) toma los vectores de magnitud,
fase y frecuencia del diagrama de Bode.
MARGIN(A,B,C,D) dibuja el diagrama de Bode y muestra con líneas verticales los
márgenes deganancia y de fase.
>>num=10;
>>den=[1 0.25 1];
>>[Gm,Pm,Wcg,Wcp] =margin(num,den)
Gm =
Inf
Pm =
4.7487
Wcg =
NaN
Wcp =
3.3114
>>margin(num,den)

95
8.3 Lugar de las raíces
Para obtener el lugar de las raíces de un sistema como el mostrado en el
siguiente diagrama:
Se debe determinar su ecuación característica, la cual es de la forma:
Para obtener el lugar de las raíces, MatLab dispone del comando rlocus. Las
diferentes
Sintaxis para utilizar este comando son:
rlocus(NUM,DEN) calcula y dibuja el lugar de las raíces cuando se trabaja con la
función de transferencia donde NUM y DEN son los vectores de los coeficientes
en potencia descendiente de S de los polinomios del numerador y denominador
de la función de transferencia G(S). MatLab g enerará automáticamente un
conjunto de valores de la ganancia K.
rlocus(NUM,DEN,K): calcula y dibuja el lugar de las raíces cuando se trabaja con
la función de transferencia y ha sido previamente definido el rango de valores
de K. Por ejemplo de 0 a 100 co n incrementos de 10: k=0:10:100
R = rlocus(NUM,DEN,K) o [R,K] = rlocus(NUM,DEN) no dibuja el lugar de las
raíces pero almacena en la matriz R, de longitud igual al número de elementos de
K, la localización de las raíces. R tendrá tantas columnas como raíces existan,
estas pueden además ser complejas.
rlocus(A,B,C,D), R=rlocus(A,B,C,D,K), o [R,K]=rlocus(A,B,C,D) son equivalentes a
las Sintaxis anteriores pero empleando las matrices de estado para hallar el
lugar de las raíces.

96
Para la siguiente forma modificada de la ecuación característica de un sistema
se desea hallar el lugar de las raíces mediante MatLab:
>>num=[0,0,0,1];
>>den=[1,3,2,0];
>>rlocus(num,den)
MatLab dispone del comando rlocfind que permite determinar los polos del
sistema para una valor dete rminado de k. Su
Sintaxis es:
[K,POLES] = rlocfind(num,den) permite determinar los polos para un valor
determinado de k, cuando se trabaja con la función de transferencia. Por medio
del curso en el lugar de las raíces se selecciona una localización, MatLa b retorna
el valor de k para esta localización y los polos asociados a esta ganancia.
Cuando se trabaja con las matrices de estado, las Sintaxis para el comando
rlocfind es: [K,POLES] = rlocfind(A,B,C,D).
Al ejecutar el comando rlocfind con la función de transferencia anterior, MatLab
activa la ventana de figuras en espera de que el usuario seleccione un punto del
lugar de las raíces mediante el cursor. En este caso el punto seleccionado fue -
2.4623 en la parte real y - 0.0132 en la parte imaginaria.
» [k,poles]=rlocfind(num,den)
Select a point in the graphics window
selected_point =
-2.4623 - 0.0132i
k =
1.6655
poles =
-2.4625
-0.2688 + 0.7773i
-0.2688 - 0.7773i
Para seleccionar el punto en el cual calcular los polos del lugar de las raíces sin
usar el cu rsor se agrega un parámetro al comando rlocfind. Este debe ser el
punto o los puntos en donde se desea tomar el valor de k. La nueva
Sintaxis es:
[K,POLES] = rlocfind(A,B,C,D,P) o [K,POLES] = rlocfind(num,den,P)
P debe definirse previamente indicando la parte real e imaginaria del mismo. Por
ejemplo: P=3+0i o P=1 -0.555i.

97
8.4 Controladores PID
Para implementar los diferentes tipos de controladores (P, PD, PI, PID) en
MatLab se hace uso de la función de transferencia propia del sistema a objeto
de estudio . Si dicho sistema es de la forma:
donde G(S) es la función de transferencia de la planta o proceso; mientras que
C(S) es la función de transferencia del controlador.
Para el caso del controlador proporcional, C(S)=Kp, que es una constante o valor
escalar. El controlador PI es C(S)=Kp + Ki/S que puede representarse como una
relación ente dos polinomios.
El controlador PID es C(S)=Kp + Ki/S + Kd S que se representa como:
que es de nuevo una relación entre dos polinomios. Los coeficientes decrecientes
en potencias de S de estos polinomio pueden ser almacenados en vectores en
MatLab. Si se multiplica el controlador C(S) por la función de transferencia del
proceso o planta G(S) se formará la función de transferencia de lazo abierto.
Por ejemplo un G(S) puede ser:

98
Para obtener la respuesta en lazo abierto ante una entrada escalón unitario
tenemos:
>>Kp=50;
>>Ki=1;
>>Kd=10;
>>num=[Kd Kp Ki];
>>den=[1 10 20 0 0];
>>step(num,den)
Para obtener la respuesta de lazo cerrado en el tiempo para una entra da escalón
unitario se emplea el comando cloop, el cual genera los polinomios del numerador
(numc) y denominador (denc) de la función de transferencia de lazo cerrado con
realimentación unitaria a partir de los polinomios de la función de transferencia
de lazo abierto (num y den). Su
Sintaxis es:
[numc,denc]=cloop(num,den,sign)
El signo de la realimentación viene dado por sign. Para el ejemplo anterior,
tenemos:
>>Kp=500;
>>Ki=1;
>>Kd=100;
>>num1=[Kd Kp Ki];
>>den1=[1 0];
>>num2=1;
>>den2=[1 10 20 0];
>>[numc,numd]=cloop(conv(num1,num2),conv(den1,den2), -1);
>>step(numc,denc)
Se usa el comando conv para obtener la convolución y multiplicación polinomial de
dos vectores. La salida obtenida mediante el comando step se muestra a
continuación:

99
9. TRUCOS EN MATLAB®
Paper semilogarítmico gratis: papelbod.m
Para cotejar sus diagramas de Bode:
>>bode(num,den)
donde num y den son vectores que contienen los coeficientes del numerador y
denominador de H(s) en orden de potencias descendentes de s.
Nota: Esto da las curvas exactas, no las aproximaciones asintóticas con líneas
rectas.
Ejemplo: Para ,
Escribimos
>>bode([158.11 15.811],[1 5 0])
Precaución: El punto "." puede significar operación elemento -por -elemento o
punto decimal.
Cuando escribimos un dígito pegado al punto como "2.", el interpretador cree
que es el número "2.0". Entonces si queremos calcular A2B2, donde A y B son
arreglos y no matrices (o sea, queremos operación elemento -por-elemento),
debemos escribir
>>A.^2 .*B.^2 (notar el espacio después del primer 2)
y no
>>A.^2.*B.^2
Para remover ejes de la gráfica:
>>set(gca,'Visible','off')
o simplemente
>>axis off

100
Para cambiar el color de trasfondo de la gráfica:
>> whitebg('c')
donde c es el código del color descrito en help plot.
Para establecer propiedades de la gráfica, es más fácil hacerlo al crearla que
después. Por ejemplo, para graficar con una línea gruesa,
>>plot(x,y,'linewidth',3) (En el momento de creación)
>>set(get(gca,'children'),'linewidth',3) (Después de creada)

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