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Física

Las notas musicales están matemáticamente relacionadas entre sí y definidas alrededor de una nota central ( nota "la" de la octava central ) de 440 Hz. La fórmula matemática es la siguiente:

f = 2(n-69)/12 × 440 Hz

La variable n, sería la nota midi a la que le queremos calcular su frecuencia. Un programa (no muy eficiente) en C++ para obtener las frecuencias de las notas MIDI es el siguiente:

#include <iostream>
#include <math .h>

using namespace std;

int main() {

   float freq;

   for ( float  n = 0; n <128; ++n ) {

    freq = 440.0 * pow( 2, ((n-69.0)/12.0) );

    cout <<"Nota midi: " <<n <<", Frecuencia: " <<freq <<endl;

   }

    return 0;

}

Notas interesantes

- Que esta fórmula sea en base dos es una característica muy interesante y conveniente para las computadoras y las personas que las usan; pues es el sistema binario su lingua franca.

- La audición entre los humanos suele estar entre las frecuencias de 20 Hz y 20.000 Hz por lo que algunas notas de las octavas inferiores no son audibles.

Tabla de notas MIDI y sus frecuencias

Finalmente, la tabla capturada es:

Octava MIDI Nombre de la Octava Número Nota MIDI Número Nota Piano Nota musical Frecuencia (Hz)
-1 - 0 - C 8.176
-1 - 1 - C#/Db 8.662
-1 - 2 - D 9.177
-1 - 3 - D#/Eb 9.723
-1 - 4 - E 10.301
-1 - 5 - F 10.913
-1 - 6 - F#/Gb 11.562
-1 - 7 - G 12.250
-1 - 8 - G#/Ab 12.978
-1 - 9 - A 13.75
-1 - 10 - A#/Bb 14.567
-1 - 11 - B 15.434
0 sub-contra 12 - C 16.352
0 sub-contra 13 - C#/Db 17.323
0 sub-contra 14 - D 18.354
0 sub-contra 15 - D#/Eb 19.445
0 sub-contra 16 - E 20.602
0 sub-contra 17 - F 21.827
0 sub-contra 18 - F#/Gb 23.125
0 sub-contra 19 - G 24.5
0 sub-contra 20 - G#/Ab 25.957
0 sub-contra 21 1 A 27.5
0 sub-contra 22 2 A#/Bb 29.135
0 sub-contra 23 3 B 30.868
1 contra 24 4 C 32.703
1 contra 25 5 C#/Db 34.647
1 contra 26 6 D 36.708
1 contra 27 7 D#/Eb 38.890
1 contra 28 8 E 41.203
1 contra 29 9 F 43.653
1 contra 30 10 F#/Gb 46.249
1 contra 31 11 G 48.999
1 contra 32 12 G#/Ab 51.913
1 contra 33 13 A 55
1 contra 34 14 A#/Bb 58.270
1 contra 35 15 B 61.735
2 octava grande 36 16 C 65.406
2 octava grande 37 17 C#/Db 69.296
2 octava grande 38 18 D 73.416
2 octava grande 39 19 D#/Eb 77.781
2 octava grande 40 20 E 82.406
2 octava grande 41 21 F 87.307
2 octava grande 42 22 F#/Gb 92.499
2 octava grande 43 23 G 97.998
2 octava grande 44 24 G#/Ab 103.826
2 octava grande 45 25 A 110
2 octava grande 46 26 A#/Bb 116.540
2 octava grande 47 27 B 123.471

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Formulario: Ecuaciones de Maxwell

by Jorge Machin on September 7, 2009 · 0 comments

in Formularios, Física

Las leyes Fundamentales son:

Flujo de Campo

Eléctrico:

Phi_E = oint_S vec{E} cdot n da = int_V nabla cdot vec{E} dV = int vec{E} cdot da

Magnético:

Phi_M = oint_S vec{B} cdot n da  = int_V nabla cdot vec{B} dV =int vec{B} cdot da

Notas:

- El flujo a través de cualquier superficie cerrada que rodea a una carga es Q/Eo ( Ley de Gauss ).

- Si la carga está fuera de la superficie gaussiana, el flujo es cero.

Circulación

oint vec{E} cdot dl

oint vec{B} cdot dl

Notas:

- La FEM, o circulación de un campo eléctrico estacionario alrededor de un camino arbitrario es nulo.

- Si la circulación es cero, entonces el campo es conservativo.

Ley de Gauss Eléctrica

El flujo eléctrico total a través de una superficie cerrada que encierra las cargas q1,...,qn es:

Phi_E = oint_S vec{E} cdot n da = frac{q}{epsilon_0}

Phi_E = nabla cdot vec{E} = frac{q}{epsilon_0}

Ley de Gauss Magnética

Como no existen masas magnéticas ( Al menos no han sido observados :P ) se tiene:

Phi_M = oint_S vec{B} cdot n da  = 0

Phi_M = nabla cdot vec{B} = 0

Ley de Inducción de Faraday

Un campo magnético dependiente del tiempo implica la existencia de un campo eléctrico:

Si el campo magnético varía a través del tiempo, entonces E no es conservativo porque:

a) Cambia B

b) Se mueve C

c) Se deforma C

Ley de Ampere-Maxwell

La circulación de un campo magnético a lo largo de una línea cerrada que enlaza las corrientes I1, I2, I3 es

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Cuando estudiaba en la secundaria, me empezaron a enseñar álgebra y trigonometría. Era feliz porque estaba seguro de que con esos conocimientos ya podría representar la realidad en mi recién comprada computadora: podía hacer caer y rebotar una pelota (cuadrada) en la pantalla. También con esos conocimientros seguramente sería capaz de resolver varios problemas de la vida real y fácilmente me podrían dar trabajo.

De un libro, con las formulas del seno y el coseno aprendí a dibujar un reloj analógico y al poco tiempo mis naves espaciales podían hacer no sólo movimientos rectos sino ahora circulares.

Reloj
Reloj de un libro de Geoff Phillips

Pero al saber que las computadoras manejaban sus numeros en representaciones binarias, me surgió la duda de cómo le hacian para calcular esas funciones trigonométricas. Normalmente, cuando yo no usaba la calcualdora, obtenía los valores del seno y el coseno con unas tablas...

Incluso a mis 13 años, era evidente para mí que la computadora no tenía las tablas capturas; porque los resultados los daba razonablemente exactos sin importar los decimales que pusiera como ángulo. Mi maestro de matemáticas resolvió mi duda diciendo que se aproximaban con series infinitas y me dio los ejemplos de mis funciones favoritas con una leve explicación que finalizó comentando que cuando fuera "grande" las iba poder calcular por mi cuenta... ¡claro!, si seguía estudiando matemáticas.

sen x = x - frac {x^3} {3!} + frac {x^5}{5!} - frac {x^7}{7!} +  ...

cos x = 1 - frac {x^2} {2!} + frac {x^4}{5!} - frac {x^6}{6!} +  ...

En esos momentos no me imaginaba que dentro de esas series misteriosas, había mucha teoría atrás de como abstraemos al mundo con nuestras herramientas en papel, en la computadora e incluso en nuestra mente. No sospechaba que el universo era más complejo de lo que pensaba y que las herramientas que conocía en la secundaria no eran nada aún.

Inevitablemente, tenía que cruzar algunas barreras para entender muchos de los conceptos abstractos y locos que envuelven a nuestro universo ( como que pueden caber espacios infinitos en lugares finitos, por citar el más trillado) pero también surgiría la semilla de la duda de que tanto podemos manejar esa complejidad y hasta que nivel la podemos representar.

Pero fue ahí, con esa pregunta inocente, donde se creó esa barrera que esperó pacientemente a que estudiara más, de la misma forma que lo hizo antes la barrera del álgebra y la trigonometría. Mi maestro de matemáticas tenía mucha razón... tuvo que pasar algo de tiempo.

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Tiro parabólico en tres dimensiones

by Jorge Machin on May 3, 2008 · 1 comment

in 3D, Física, Matemáticas

El tiro parabólico es indispensable para todo juego que maneje balística. Su ecuación en su caso más simple en dos dimensiones la conocemos desde nuestros primeros estudios de física en la secundaria o la preparatoria.

Ahora que están muy de moda los videojuegos usando el espacio en tres dimensiones es bueno tener a la mano la ecuación parametrizada:

x(t) = x_0 + v cos(alpha)  cos(beta) t

y(t) = y_0 + v cos(alpha)  sen(beta) t

z(t) = z_0 + v sen(alpha)  t - frac { g t^2 } { 2 }

Tiro Parabólico en 3D

Donde v es la velocidad.

En realidad, en lo único que cambia con respecto a la ecuación de dos dimensiones, es la proyección extra (con un nuevo ángulo) y obviamente la tercera variable espacial. Me fue muy útil para un videojuego de baloncesto.

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Modulación de señales: Radio AM

by Jorge Machin on January 30, 2008 · 2 comments

in Física, Matemáticas

Una vez que hemos comprobado que se pueden recuperar señales en medios con ruido, la siguiente interrogante a resolver es como podemos transmitir varias señales de forma simultánea en una sola onda. En telecomunicaciones se estudian varias técnicas conocidas con el nombre de modulación para obtener este objetivo. En este post se va explicar la más sencilla de todas: La amplitud modulada o AM.

Amplitud Modulada

Consiste en hacer variar la amplitud de una onda portadora para que cambie con las variaciones de la señal con la información que deseamos transmitir (moduladora). Para ello, al mensaje a transmitir se le multiplica y suma la señal portadora para trasladar el espectro en frecuencias de la señal y así crear canales

Para ilustrar el proceso vamos a utilizar la misma señal moduladora con dos portadoras.

Sea la señal moduladora:

<br />
q(i) = sin( frac {pi i} {16} )<br />

Y las portadoras:

<br />
r_1(i) = 4 sin( frac {pi i} {1.5} )<br />

<br />
r_2(i) = 4 sin( frac {pi i} {4} )<br />

Analizando la señal moduladora y la primera portadora

En la siguiente gráfica podemos observar de manera llana a las dos funciones:

Moduladora y Portadora 1

Calculando las transformadas rápidas de Fourier para cada función tenemos el siguiente espectro:

FFT Moduladora y Portadora 1

Para crear el canal, como dijimos anteriormente, multiplicamos y sumamos la portadora a nuestra señal moduladora. La gráfica queda así:

Suma de Moduladora y Portadora 1

Haciendo la transformada de Fourier, nuestro espectro nos queda:

FFT Suma de Moduladora y Portadora 1

Con su forma característica de espejo.

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