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Informe n° 3 Arreglos y clusters en LabVIEW Alba Tatiana Ochoa A, Steven Rodríguez Campiño, Alejandro Valencia Díaz Grupo n° 2, Subgrupo n°3 [email protected], [email protected], [email protected] Laboratorio de Medidas Eléctricas – Programa de Ingeniera Eléctrica Universidad Tecnológica de Pereira – Septiembre 11 del 2016

Resumen— Se realizaran diferentes ejercicios que involucran estructuras de control además de arreglos de datos y estructuras de datos conocidos como “clusters” en LabVIEW. Palabras clave— Arreglos de datos, bi-dimensional, estructuras de datos, uni-dimensional. Abstract— Different exercises that involved control structures besides data arrays and data structure known as “clusters” in LabVIEW are going to be done.

variables. Es así como LabVIEW ha ayudado al diseño de procesos industriales y de toda índole; adicional a ello, presenta un entorno de fácil comprensión para el programador. En la práctica referente al presente informe, se desea aprender paso por paso, la programación y la aplicación con matrices y “clusters” en LabVIEW, teniendo en cuenta que los clusters son matrices que aceptan diferentes tipos de datos. Lo que lo hace el siguiente paso evolutivo en la programación.

Index Terms — Data streams, data structures, onedimensional, two-dimensional.

I.

II.

A. RESPUESTAS PLANTEADAS

INTRODUCCIÓN

Anteriormente se presentaban sistemas de datos o ecuaciones polinómicas de tanta complejidad que aquellos que estaban encargados de presentar las respuestas correctas se veían obligados a llevar a un límite muy inexacto cualquier necesidad que se tuviera. LabVIEW ha sido diseñado para ofrecer fácil solución y programación a complicados y extensos problemas; en el mundo de la programación, lo más elemental es guardar un dato dentro de una variable y procesarlo para llegar a ciertas respuestas y conclusiones. Un paso más allá está la incorporación de diversos valores dentro de una misma variable pero en diferentes posiciones, simbolizando estas posiciones por ejemplo el tiempo o la distancia, etc, es denominado vector. Finalmente existen las matrices y las matrices de matrices; una matriz consiste en guardar varios vectores en varias posiciones. Solo es posible el procesamiento de una gran cantidad de operaciones de una gran cantidad de valores necesarios para sacar conclusiones acerca de una aplicación en específico por medio del tratamiento matemático de las matrices, vectores y

CONTENIDO A

PREGUNTAS

1.

Responda las siguientes las preguntas, de forma clara, completa y concisa.

a.

¿Qué diferencia hay entre las funciones Insert Into Array y Replace Array Subset?

La función insert into array introduce un dato o carácter de datos(arreglo) en la posición indicada por el terminal de índice(index) mientras que la función replace array subset reemplaza el tamaño o el dato del arreglo con el que se ha especificado también por el terminal de índice. b.

¿Cuál es la diferencia entre Unbundle y bundle?

Como su traducción textual del inglés lo indica, “unbundle” se encarga de separar o individualizar las variables que hacen parte de un cluster, lo que permite el uso independiente de cada una de estas variables. Por su parte el “bundle” realiza la función opuesta al “unbundle”, es decir, agrupa varias variables independientes en un cluster. c. ¿Qué condición se debe cumplir para convertir un cluster en un arreglo 1D?

2 Luego se creó el siguiente arreglo uni-dimensional Que todos los elementos del cluster deben ser de un solo tipo de dato para poder convertirlo. B. REPORTE DE LA PRÁCTICA. Primero se realizó el ejercicio 3.1 el cual consistía en que a partir de datos de resistencia y corriente DC tomados en intervalos de tiempo se calculara el voltaje y la potencia, además se pedía hallar el promedio de cada una. Para realizar dicho punto se ingresaron los datos de corriente y resistencia en dos arreglo de una dimensión respectivamente y después como se muestra en el diagrama de bloques de la figura 1 se realizó la formula V=I*R y P=

I

2

*R, luego con

N= [ 3 5 8 11 9 122 4 67 5 17 10 4513 23 6 ] del ejercicio 3.2 para poder generar el arreglo M con las siguientes condiciones.

{

mi= n i ni es par 0 en otro caso Para poder lograr esto se realizó el diagrama de bloques mostrado en la figura 3, mediante un ciclo for y con un index array se podía ir seleccionando uno por uno cada elemento de N y luego para conocer si el numero era par se dividió por 2 y se comparó si el residuo era cero, si era cero se mostraba el numero en M, de lo contrario se visualizaba un cero.

la función add array se sumaron los elementos de cada arreglo y se dividieron usando la función size array que determinaba el tamaño de los arreglos.

Figura 1. Diagrama de bloque ejercicio 3.1 en LabVIEW. Como se puede ver en la figura 2 se comprueba que el programa funciona.

Figura 2. Panel frontal ejercicio 3.1 en LabVIEW.

Figura 3. Diagrama de bloques del ejercicio 3.2 En la figura 4 se ve la correcta implementación del ejercicio 3.2.

3

Figura 6. Diagrama de bloques ejercicio 3.3 en LabVIEW.

Figura 4. Panel frontal del ejercicio 3.2 en LabVIEW. Posteriormente en el ejercicio 3.3 se generó un arreglo de 20 números aleatorios entre 1 y 40; luego se derivaron 2 nuevos arreglos con indicadores que visualizaban la separación de las posiciones de los números aleatorios, en el primer arreglo se destaca los números desde la posición 0 a la 9 y en el segundo se observan las posiciones de la 10 a la 19 como se muestra a continuación en la figura 5:

Por último se desarrolló un VI que poseía una estructura de datos con la información básica de un estudiante, para ello se hizo uso de la herramienta “while” de LabVIEW, la cual permitió que mientras el usuario modificaba los datos de las notas, simultáneamente el promedio se actualizara. En la figura (7) se muestra la interfaz de interacción con el usuario.

Figura 7. Panel frontal del ejercicio 3.4 La figura (8) muestra el diagrama de bloques del panel de control dl ejercicio 3.4.

Figura 5. Panel frontal ejercicio 3.3 en LabVIEW. El diseño lógico de este punto se muestra en la figura 6.

Figura 8. Diagrama de bloques del ejercicio 3.4 en LabVIEW.

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C. PROBLEMAS E INCONVENIENTES En general, en el desarrollo de la práctica no se presentaron inconvenientes o problemas que hayan impedido el avance en la implementación de los diseños propuestos.

- El uso de Arrays y clusters permiten manejar datos relacionados de forma ordenada. - Al ser LabVIEW un entorno gráfico reduce el manejo de vectores y matrices al uso de diagramas de bloques. IV.

III.

REFERENCIAS

CONCLUSIONES

-La versatilidad de los clusters permite un excelente tratamiento y formas de organización en un sistema para cualquier tipo de variable. -El uso de arreglos permite facilidad al trabajar con una colección de datos similares y rapidez al realizar cálculos repetitivos.

[1] Germán A Holguín L, Álvaro A Orozco G, Sandra M Pérez L. CURSO BÁSICO DE LabVIEW 6i. Editorial Publicaciones Universidad Tecnológica de Pereira, 2002. [2] Guía de Laboratorio de Medidas Eléctricas, Práctica I. Introducción a la programación en LabVIEW.