clear;clc;close all

%4 vzorové volania z rôznych oblastí práce
%1 - IIR filter, v práci nebol detailne popísaný, pretože ho na adaptívny
%filter nepoužívame
%2 - vizualizácia IIR filtru s hornou prepusťou
%3 - adaptívny filter - porovnanie metódy s interpoláciou a bez
%4 - návrh vlastného filtru na vzorové data

%% IIR filtre

%% Vzor 1
%butterworth - frekvenčne priepustné IIR filtre

% x = 1:100;
% y = 1:100;
% z = rand(1,100)-1/2;
% 
% fil =  IIRfrequency( z+y, [1 2], 5, [5 80], 'low'); %viď help IIRfrequency
% plot(z+y); hold on;
% plot(x);
% plot(fil,'r');
% legend('so šumom','pôvodné','filtrované');
% hold off

%% Vzor 2
%vizualizácia

% [~,~,Bcasc,Acasc] = butterworth( 100, 30, 20, -2, -30, 'high'); %viď help butterworth
% polezeroplot(Bcasc,Acasc);
% bodeplotdb(Bcasc,Acasc);

%% CONTI data

%% Vzor 3

% [x,t] = importData( 'A1A.txt' );
% xtest = x(8,:);
% 
% yhelp = gauss(5,xtest);
% 
% gaussmin = 10;
% gaussmax = 100;
% threshold = 0.1;
% thresstep = 0.05;
% 
% [y,HR,GS] = gaussADAPT(xtest,t,1,threshold,thresstep,gaussmin,gaussmax,1,diff(yhelp),2); %viď help gaussADAPT
% [yi,HRi,GSi] = gaussADAPTinter(xtest,t,1,threshold,thresstep,gaussmin,gaussmax,1,diff(yhelp),2);
% 
% figure(1)
% plot(xtest)
% hold on;
% plot(y,'k');
% plot(yi,'r');
% for i = 1:length(HR)-2
%    plot(HR(i+1),y(HR(i+1)),'*k','MarkerSize',10);
% end
% for i = 1:length(HRi)-2
%    plot(HRi(i+1),yi(HRi(i+1)),'*r','MarkerSize',10);
% end
% legend('so šumom','bez interpolácii','s interpoláciami');

%% Vzor 4

[x,t] = importData( 'A1A.txt' );
xtest = x(8,:);

y = IIRsketch(xtest);
figure(1)
plot(xtest)
hold on;
plot(y,'k');
legend('so šumom','tvoj filter')


