cychitivav

import wave
from playsound import playsound

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np


def save_audio(x, fs, name):
    with wave.open(name, mode='wb') as wav:
        wav.setnchannels(1)  # Mono

cychitivav

import numpy as np

# Activation function and its derivative (sigmoid)
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(x):
    return sigmoid(x) * (1 - sigmoid(x))

# Error function (Mean Squared Error) and its derivative
def MSE(yBar, y):

cychitivav

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2


def segment(src=None):
    img = cv2.copyMakeBorder(src, 1, 1, 1, 1, cv2.BORDER_REPLICATE)

    tags = np.zeros(img.shape)

cychitivav

Robot RPR

1. ¿Cuántas soluciones posibles de la cinemática inversa existen como máximo?

   Rta./ Debido a que la articulación 3 está regida por $L_3$ y la orientación de la herramienta, la posición de esta articulación es única. Por lo tanto, las cantidad de soluciones depende de ¿cuántas posiciones puede tomar la articulación 2 y la 1?. Ahora, suponiendo que no existen limites articulares ni restricciones de movimiento, existen dos posibles soluciones para la cinemática inversa, una con $q_3$ negativo y otra con $q_3$ positivo, como se muestra en la siguiente figura.

cychitivav

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def convolution2D(Img, Mask):
    inv_mask = Mask[::-1,::-1]

    dim = Mask.shape

cychitivav

function sys = sym2tf(symf,ts)
%TF2SYM Converts symbolic function to transfer function
%   sys = SYM2TF(symf) converts the symbolic function symf of class 'sym' 
%   to transfer function.
%
%   sys = SYM2TF(...,ts) converts the symbolic function s of class 'sym' 
%   to discrete transfer function.
%
%   See also TF, SYM.