add sigver

photonics.typ

@@ -87,6 +87,7 @@ Diese Dokumentation ist primär für eine Linux-Umgebung ausgelegt. Windows-spez
 #pagebreak()
 
 = Signalverarbeitung
+#include "src/signalverarbeitung.typ"
 #pagebreak()
 
 = Python

src/analysis_3.typ

@@ -1,3 +1,5 @@
+#set math.mat(align: left)
+
 == Differentialgleichungen
 === Abkürzungen
 #table(columns: (0.5fr, 1fr, 1fr),
@@ -22,13 +24,23 @@ fill: (x, y) => if y == 0 {gray.lighten(40%)},
   - $y' = 1 + 3 dot x^2$
   - $y' = cos(x) + 1$
 ],
+[Autonom], [#box(stroke: 1pt + red, inset: (x: 1em, y: 0.5em), [$y' = h(y)$])], [
+  - $y' = y$
+  - $y' = 1 + y^2$
+  - $y' dot y = 2 - y^3$
+],
 [Separierbar], [#box(stroke: 1pt + red, inset: (x: 1em, y: 0.5em), [$y' = g(x) dot h(y)$])], [
   - $y' = x^2$
   - $y' = y^2$
   - $y' = x^2 dot y^3$
 ],
 [Linear], [#box(stroke: 1pt + red, inset: (x: 1em, y: 0.5em), [$y' = m(x) dot y + q(x)$ ])], [
-  - $y' = 3 det y$
+  - $y' = 3 dot y + 5$
+  - $y' = 3 dot x^2 dot y + 5$
+  - $y' = sin(x) dot y + e^x$
+],
+[Linear (Homogen)], [#box(stroke: 1pt + red, inset: (x: 1em, y: 0.5em), [$y' = m(x) dot y$ ])], [
+  - $y' = 3 dot y$
   - $y' = 3 dot x^2 dot y$
   - $y' = sin(x) dot y + e^x$
 ],
@@ -39,3 +51,8 @@ fill: (x, y) => if y == 0 {gray.lighten(40%)},
 ],
 )
 
+=== Visualisierung
+Richtungsvektorfeld: \
+#box(stroke: 1pt + red, inset: (x: 1em, y: 1em), [$accent(v, hat)(x;y) :eq frac(1, root(,1 + f^2(x;y))) dot mat(delim: "[", 1; f(x;y))$])
+
+

src/bachelorarbeit.typ

@@ -202,6 +202,10 @@ Falls in einer gui umgebung gearbeitet wird gibt es dafür schaltflächen, aber
 [$sigma$], [```typ $sigma$ ```],
 [$sigma$], [```typ $sigma$ ```],
 [$accent(x, macron)$], [```typ $accent(x, macron)$ ```],
+[$accent(x, hat)$], [```typ $accent(x, hat)$ ```],
+[$accent(x, tilde)$], [```typ $accent(x, tilde)$ ```],
+[$accent(x, arrow)$], [```typ $accent(x, arrow)$ ```],
+[$accent(x, harpoon)$], [```typ $accent(x, harpoon)$ ```],
 [$root(, 4)$], [```typ $root(, 4)$ ```],
 [$root(3, 4)$], [```typ $root(3, 4)$ ```],
 [$frac(1, 2)$], [```typ $frac(1, 2)$ ```],

src/python.typ

@@ -169,21 +169,54 @@ plt.ylabel('fruit supply')
 plt.title('Fruit supply by kind and color')
 plt.show()
 ```], [#image("../img/python/matplotlib_säulendiagramme_wagerecht.png", width: 100%)],
-
-[Ausgabe als png], [```py
-plt.savefig("test.png", transparent=True)  # transparent nur für png
-plt.savefig("test.png")
-plt.show()  # savefig muss zwingend vor show()!
-```], [#image("../img/python/matplotlib_savefig.png", width: 100%)],
-[Ausgabe als pdf], [```py
-plt.savefig("test.pdf", pad_inches=0.1, bbox_inches="tight")
-# so ist der Rand um den plot schmaller.
-plt.savefig("test.pdf")
-plt.show()  # savefig muss zwingend vor show()!
-```], [#image("../img/python/matplotlib_savefig_tight.png", width: 100%)],
-[Ausgabe als svg], [```py
-plt.savefig("test.svg")
-plt.show()  # savefig muss zwingend vor show()!
-```], [svg ist eine Vektorgrafik],
+)
+
+=== Mehere Plots
+#table(columns: (0.9fr, 0.6fr),[```py
+fig, axs = plt.subplots(1, 2)
+
+ax = axs[0]
+ax.plot(f, ref, label="Referenzwessung")
+ax.plot(f, probe, label="Probenmessung")
+ax.set_xlabel("Frequenz (THz)")
+ax.set_ylabel("Intensität (arb.u.)")
+ax.set_title("Rohspecktren")
+ax.legend()
+
+ax = axs[1]
+ax.plot(f, trans, label="Transmissionsspecktrum")
+ax.plot(f, absorb, label="Absorbtionsspecktrum")
+ax.set_xlabel("Frequenz (THz)")
+ax.set_ylabel("Intensität (arb.u.)")
+ax.set_title("Specktren")
+ax.legend()
+
+# plt.subplots_adjust(wspace=0.35)
+plt.tight_layout()
+plt.show()
+```], [#image("../img/python/mehere_plots.svg", width: 100%)],
+)
+*optionen*
+#table(columns: (0.6fr, 0.9fr),
+[Abstand so das nichts überlagert], [```py plt.tight_layout() ```],
+[Abstand zwischen den plots], [```py plt.subplots_adjust(wspace=0.35) ```],
+[Schriftgrösse], [```py ax.set_title(r'$r^2 = 0.9$', fontsize=14) ``` \ ```py ax.legend(fontsize=8) ```],
+[Abstand zwischen den plots], [```py plt.subplots_adjust(wspace=0.35) ```],
+[Achsen limiten einstellen], [```py ax.set_xlim(0, 10) ``` \ ```py ax.set_ylim(0, 40) ```],
+[Seiten verhältniss einstellen], [```py ax.set_aspect(0.25) ```],
+)
+
+=== Ausgabe als Datei
+#table(columns: (0.3fr, 0.9fr),
+[Ausgabe als Datei], [```py
+plt.savefig("test.png")
+plt.savefig("test.svg")
+plt.savefig("test.pdf")
+plt.show()  # savefig muss zwingend vor show()!
+```],
+[Transposition], [```py plt.savefig("test.png", transparent=True) ``` \ `# transparent nur für img z.B. .png oder .svg`],
+[Schamller Rand um den Plot], [```py plt.savefig("test.pdf", bbox_inches="tight") ```],
+[Zusätzlicher Rand um den Plot], [```py plt.savefig("test.pdf", pad_inches=0.1) ```],
+[Spezifische auflösung], [```py plt.savefig("test.pdf", dpi=300) ```],
 )
 

src/signalverarbeitung.typ

@@ -0,0 +1,10 @@
+== Basis-Signale
+== Eigenschaften von Systemen
+== Transformationen von Signalen
+== Filtern
+== Zeit-diskrete und zeit-kontinuierlich Modulation
+== Abtasten (Sampling) und Interpolation
+== Laplace-Transformation
+== Systemtheorie
+== z-Transformation
+== Stochastische Signale