Código en Python - Aplicado a las Telecomunicaciones

 Nombre: Guido Wilson Fernandez Ortiz

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Procedimientos de calculo, de enlaces de antenas, usando el pensamiento computacional en python.

import math

def calcular_potencia_recibida(Pt, Gt, Gr, frecuencia, distancia):

    """

    Calcula la potencia recibida utilizando el modelo de Friis.

   

    Args:

        Pt (float): Potencia transmitida (en Watts).

        Gt (float): Ganancia de la antena transmisora.

        Gr (float): Ganancia de la antena receptora.

        frecuencia (float): Frecuencia de operación (en Hz).

        distancia (float): Distancia entre las antenas (en metros).

   

    Returns:

        float: Potencia recibida (en Watts).

    """

    lambda_ = 3e8 / frecuencia  # Calcula la longitud de onda (en metros)

    return Pt * Gt * Gr * (lambda_ / (4 * math.pi * distancia))**2

# Ejemplo de uso

potencia_recibida = calcular_potencia_recibida(1, 10, 12, 2.4e9, 100)

print(f"La potencia recibida es: {potencia_recibida} Watts")

RESULTADO:

La potencia recibida es: 1.187357620808646e-06 Watts

El siguiente ejemplo que se muestra, en una aplicacion para calcular la potencia de una

antena, teniendo como datos la frecuencia, ganancia de la antena y la distancias.

muy util para estudiantes del area de Electronica y Telecomunicaciones.

Mi Primer Script - Guido Fernandez

APLICACION DEL PENSAMIENTO COMPUTACIONAL EN LA OPTIMIZACIÓN DE UNA RED DE COMUNICACIONES MOVILES

 En las redes de telecomunicaciones, la optimización de la ruta de transmisión de datos es esencial para garantizar la eficiencia y la calidad de la comunicación. Vamos a abordar esto a través de los pilares del pensamiento computacional:

1. Descomposición :

   • Dividir el problema en tareas:
     • Recopilación de datos de rendimiento de la red.
     • Análisis de las métricas de calidad de servicio (QoS).
     • Selección de la ruta de transmisión óptima.

2. Reconocimiento de Patrones :

   • Analizar datos de rendimiento de la red para identificar patrones de congestión, latencia y pérdida de paquetes.

3. Abstracción :

   • Representar el proceso mediante algoritmos y modelos:
     • Utilizar algoritmos de enrutamiento para determinar la mejor ruta para transmitir datos.
     • Implementar modelos que consideren la QoS y las restricciones de la red.

4. Algoritmos :

   • Utilizar algoritmos de enrutamiento, como el algoritmo de Dijkstra o el enrutamiento basado en políticas, para calcular rutas óptimas.

5. Optimización y Eficiencia :

   • Buscar formas de minimizar la latencia y maximizar la utilización de los recursos de red, teniendo en cuenta la prioridad de los servicios y las restricciones de ancho de banda.

6. Gestión de Datos :

   • Utilizar bases de datos para almacenar información sobre el estado de la red y el rendimiento pasado.

7. Resolución de Problemas :

   • Implementar mecanismos de recuperación y conmutación por error para abordar situaciones de fallos en la red y garantizar la continuidad del servicio.

A continuación, un ejemplo simple de código en Python que utiliza el algoritmo de Dijkstra para encontrar la ruta más corta en un gráfico, que podría representar una red de telecomunicaciones:

pitón
import networkx as nx

# Crear un grafo que representa la red de telecomunicaciones
G = nx.Graph()

# Agregar nodos y aristas con pesos (distancias)
G.add_edge("A", "B", weight=5)
G.add_edge("A", "C", weight=2)
G.add_edge("B", "C", weight=1)
G.add_edge("B", "D", weight=6)
G.add_edge("C", "D", weight=3)

# Calcular la ruta más corta desde A a D utilizando Dijkstra
shortest_path = nx.shortest_path(G, source="A", target="D", weight="weight")

print("Ruta más corta desde A a D:", shortest_path)

Este código utiliza la biblioteca NetworkX para representar un gráfico que simula una red de telecomunicaciones y luego calcula la ruta más corta entre dos nodos utilizando el algoritmo de Dijkstra. Esta es una aplicación práctica del pensamiento computacional en la optimización de rutas de transmisión de datos en telecomunicaciones.