Порядок выполнения работы.

4.1. Разработать программу на языке высокого уровня (C++, Java), которая формирует случайные числа по заданию преподавателя и записывает их на диск в виде файлов двоичных данных.

4.2. Разработать файл – функцию, реализующую сглаживающий фильтр по заданию преподавателя.

4.3. Разработать Script – файл, выполняющий следующие действия:

· Запрашивает имя файла двоичных данных в соответствии с п. 5.1, или завершение работы;

· Если введено имя файла, то файл открывается, данные из него считываются в векторную переменную и обрабатываются сглаживающим фильтром в соответствии с п. 6.2.

· Исходные и сглаженные данные выводятся в виде графиков. Для вывода нескольких графиков в одном графическом окне, но в отдельных графических полях следует воспользоваться функцией subplot, обращение к которой имеет следующий вид:

subplot(m,n,p),

где m - количество подокон графического окна по горизонтали, n - количество подокон графического окна по вертикали, а p указывает, в какое подокно будет осуществляться вывод графика. Обращение к функции subplot должно предшествовать обращению к любой функции, осуществляющей вывод в указанное подокно. Текст в указанное подокно может быть выведен с помощью функции text. Обращение к ней выглядит следующим образом:

h = text(x,y, ’Text’, ‘FontName’, ‘<Название шрифта >’, ‘FontSize’, ‘<Размер шрифта >’);

где x,y – координаты точки подокна, начиная с которой начнется вывод текста, «FontName» и «FontSize» - ключевые слова, <Название шрифта > и <Размер шрифта > - название и размер шрифта соответственно.

Так, в результате выполнения следующего script – файла:

income = [3.2,4.1,5.0,5.6,6.1,6.6,7.0,8];

outgo = [2.5,4.0,3.3,4.9,2.5,1,0,-2];

subplot(2,1,1,'replace');

plot(1:8,income)

h1 = text(1,7,'Source Curve','FontName','Arial','FontSize',18);

subplot(2,1,2);

plot(1:8,outgo)

h1=text(1,5,'Result Curve','FontName','Times New Roman','FontSize',12);

будет получено графическое окно:

Структура графического окна задается преподавателем.

· Определить и вывести в графическое окно среднее значение исходных и сглаженных данных, а также среднеквадратические отклонения. Среднее значение можно получить с помощью функции mean, а среднеквадратическое отклонение – с помощью функции std. Обращение к ним имеет вид:

Aver = mean(X); где X – вектор, среднее значение которого определяется;

Dev = std(X); где X – вектор, среднеквадратическое отклонение которого определяется.