# Plugins y Filtros

Los plugins y los filtros añaden funcionalidad extra a &kst;. Por defecto, &kst; viene con una extensa selección de plugins. Además, existe una interfaz simple y consistente para permitir a terceros crear plugins.

## Añadir y borrar plugins

Por defecto, los plugins prefabricados están en `/usr/lib/kde3/kstplugins/` (este directorio puede cambiar dependiendo de donde haya instalado &kst;). El gestor de plugins puede usarse para añadir o quitar plugins. Se puede acceder seleccionando Plugins... desde el menú Preferencias. El gestor de plugins mostrará una lista de los plugins instalados actualmente.

Para añadir un plugin, pulse sobre el botón Instalar.... Navegue hasta el directorio conteniendo ambos el archivo de especificación del plugin (`*.xml`) y la librería dinámica (`*.so`). Pulse sobre Aceptar, y se deberá instalar el plugin.

Para quitar el plugin, simplemente seleccionelo desde el gestor de plugins y pulse sobre Eliminar. Se le pedirá confirmación.

Para refrescar rápidamente la lista de plugins mostrados en el gestor de plugins, pulse sobre Reexplorar. De esta forma se añadirán los plugins que estén en el directorio por defecto de plugins, y se eliminarán aquellos que no estén presentes.

## Plugins prefabricados

Hasta ahora, hay más de 25 plugins prefabricados disponibles en &kst; que hacen funciones tales como tomar relaciones cruzadas de dos vectores para producir gráficos de periodos de una serie de datos. La ventana de preferencias para cada plugin consiste de dos secciones principales—una sección de entrada y otra de salida. Cada sección se compone de una serie de escalares y/o vectores. El pantallazo siguiente muestra la ventana de configuración para un plugin típico. La sola diferencia entre los diferentes plugins es la serie de entradas y de salidas, y el mecanismo para derivar las salidas a partir de las entradas.

Ventana de plugins
Ventana de plugins

Las secciones siguientes describen cada plugin, véase, sus propósitos, sus algoritmos o formulas usados para hacer los cálculos, y las entradas y salidas de cada plugin.

### Autocorrelación

El plugin de autocorrelación calcula los valores de correlación entre una serie (vector) y una versión retrasada de el mismo, usando como valores de retraso desde `floor(-(N-1)/2)` a `floor((N-1)/2)`, donde `N` es el número de puntos en la serie de datos. El vector de tiempo no es una entrada pues se asume que los datos se toman a intervalos iguales. El valor de correlación `r` en el punto retrasado `k` es:

Formula de autocorrelación

#### Entradas

Vector X

  El vector`x` de valores para los cuales se van a calcular la correlación.

#### Salidas

Numero de pasos (vector)

  El vector de pasos, o puntos de retraso.

Valores de correlación (vector)

  El vector de los valores de correlación se calcula usando el número de paso correspondiente en el vector numero de pasos.

### Bin

El plugin "bin" va a poner los elementos de un vector de datos simple en intervalos de un tamaño dado. El valor de cada intervalo es la media de los elementos pertenecientes a cada intervalo. Por ejemplo, si el tamaño del intervalo es `3`, y el vector de entrada es `[9,2,7,3,4,74,5,322,444,2,1]`, entonces el vector de salida sería `[6,27,257]`. Notar que los elementos restantes al final del vector de entrada que no forman parte de un intervalo completo (en este caso, los elementos `2` y `1`, simplemente se descartan).

#### Entradas

Vector de entrada (vector)

  El vector a clasificar y promediar.

Tamaño del intervalo (escalar)

  Tamaño a usar para cada intervalo.

#### Salidas

Vector de los promedios en los intervalos (vector)

  El vector de los promedios en cada intervalo.

### Corte

El plugin de corte toma un vector de entrada y lo divide en dos vectores. Cada segundo elemento en el vector de entrada se pone en un vector de salida, mientras que todos los otros elementos del vector de entrada se ponen en otro vector de salida.

#### Entradas

Vector

  El vector de valores del cual hacer el corte.

#### Salidas

Vector impar (vector)

  El vector conteniendo la primera parte del vector de entrada (esto es, contiene el primer elemento del vector de entrada).

Vector par (vector)

  El vector conteniendo la parte par del vector de entrada (esto es, no contiene el primer elemento del vector de entrada).

Vector diferencia (vector)

  Este vector contiene los elementos del vector impar menos los elementos respectivos del vector par.

Vector index (vector)

  Un vector de índices de la misma longitud que los otros tres vectores de salida.

### Convolución

El plugin de convolución genera la convolución de un vector con otro. La convolución de dos funciones `f` y `g` viene dada por:

El orden de los vectores no importa, puesto que `f*g=g*f`. Además, los vectores no tienen por qué tener el mismo tamaño, pues el plugin extrapolará automáticamente el vector más pequeño.

#### Entradas

Vector uno (vector)

  Un vector del par de vectores a convolucionar.

Vector dos (vector)

  Un vector del par de vectores a convolucionar.

#### Salidas

El vector convolucionado (vector)

  La convolución de dos vectores de entrada.

### Correlación cruzada

El plugin de correlación cruzada calcula los valores de correlación entre dos series (vectores) `x` e `y`, usando valores de retraso desde `floor(-(N-1)/2)` a `floor((N-1)/2)`, donde `N` es el numero de elementos en el vector más largo. El vector más corto se interpola a la longitud del vector más largo usando `0`s. El vector de tiempo no es una entrada pues se presupone que los datos están muestreados a intervalos iguales. El valor de correlación `r` en punto de retraso `k` es:

formula de correlación cruzada

#### Entradas

Vector X

  El vector `x` usado en la formula de correlación cruzada.

Vector Y

  El vector `y` usado en la formula de correlación cruzada.

#### Salidas

Numero de pasos (vector)

  El vector de pasos, o puntos de retraso.

Valores de correlación (vector)

  El vector de los valores de correlación se calcula usando el número de paso correspondiente en el vector numero de pasos.

### Deconvolución

El plugin de deconvolución genera la deconvolución de un vector con otro. La deconvolución es la inversa de la convolución. Dado un vector convolucionado `h` y otro vector `g`, el vector de deconvolución `f` está dado por:

Los vectores no necesitan tener el mismo tamaño, pues el plugin extrapolará automáticamente el vector más corto. Se asume que el vector más corto es la función respuesta `g`.

#### Entradas

Vector uno (vector)

  Un vector del par de vectores a deconvolucionar.

Vector dos (vector)

  Un vector del par de vectores a deconvolucionar.

#### Salidas

Vector deconvuelto

  La deconvolución de dos vectores de entrada.

### Ajuste exponencial ponderado

El ajuste exponencial ponderado realiza un ajuste ponderado no lineal de mínimos cuadrados a un modelo exponencial:

Se usa una estimación inicial de `a=1.0`, `=0`, y `b=0`. El plugin itera a continuación hacia la solución hasta que se alcanza una precisión de `1.0e-4` o se han realizado 500 iteraciones.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros del mejor ajuste `a`, , y `b`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se retorna fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste exponencial

El plugin de ajuste exponencial es idéntico en función al del Ajuste exponencial ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste gaussiano ponderado

El plugin de ajuste gaussiano ponderado hace un ajuste ponderado no lineal y de mínimos cuadrados para un modelo Gaussiano.

Se usa una estimación inicial de `a=`(máximo de los valores y), `=` (media de los valores x), y `=` (el punto medio de los valores x). El plugin calcula la solución hasta que se alanza una precisión de `1.0e-4` o se han realizado 500 iteraciones.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste , , y `a`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se retorna fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste gaussiano

El plugin de ajuste exponencial es idéntico en función al del Ajuste gaussiano ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste gradiente ponderado

El plugin de gradiente ponderado realiza un ajuste ponderado de mínimos cuadrados a un modelo de linea recta sin un término constante:

El mejor ajuste se encuentra minimizando la suma ponderada de los cuadrados de los residuos:

para `b`, donde `wi` es el peso en la posición `i`.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector conteniendo los pesos que se utilizarán para el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y de los puntos que representan la linea de mejor ajuste.

Residuos (vector)

  El vector de residuos, o diferencias entre los valores de y de la línea de mejor ajuste y los valores de y de los puntos de datos.

Parámetros (vector)

  El parámetro `b` del mejor ajuste.

Covariancia (vector)

  La estimación de la matriz de covariancia, se retorna fila por fila, comenzando con la fila 0.

Y Lo (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada menos la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

Y Hi (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada más la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

chi^2/nu (escalar)

  El valor de la suma de los cuadrados de los residuos, dividido por los grados de libertad.

### Ajuste de gradiente

El plugin de ajuste de gradiente es idéntico en función al del Ajuste de gradiente ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste lineal ponderado

El ajuste lineal ponderado realiza un ajuste ponderado por mínimos cuadrados a un modelo de una linea recta:

El mejor ajuste se encuentra minimizando la suma ponderada de los cuadrados de los residuos:

de `a` y `b`, donde `wi` es el peso en la posición `i`.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector conteniendo los pesos que se utilizarán para el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y de los puntos que representan la linea de mejor ajuste.

Residuos (vector)

  El vector de residuos, o diferencias entre los valores de y de la línea de mejor ajuste y los valores de y de los puntos de datos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros `a` y `b` del mejor ajuste.

Covariancia (vector)

  La estimación de la matriz de covariancia, se retorna fila por fila, comenzando con la fila 0.

Y Lo (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada menos la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

Y Hi (vector)

  El valor correspondiente en Y ajustada más la desviación estándar de la función de mejor ajuste en el valor correspondiente de x.

chi^2/nu (escalar)

  El valor de la suma de los cuadrados de los residuos, dividido por los grados de libertad.

### Ajuste lineal

El plugin de ajuste lineal es idéntico en función al del Ajuste lineal ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste lorentziano ponderado

El plugin de ajuste lorentziano ponderado realiza un ajuste ponderado no lineal por mínimos cuadrados a un modelo de una lorentziana:

Se usa una estimación inicial de `a=`(máximo de los valores y), `x0=`(media de los valores x), `=` (punto medio de los valores x). El plugin calcula la solución hasta que se alanza una precisión de `1.0e-4` o se han realizado 500 iteraciones.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parametros de mejor ajuste `x0`, , y `a`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se retorna fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste lorentziano

El plugin de ajuste lorentziano es idéntico en función al del Ajuste lorentziano ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste polinomial ponderado

El ajuste polinomial ponderado realiza un ajuste ponderado de mínimos cuadrados a un modelo polinomial:

donde `n` es el grado del modelo polinomial.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

Orden (escalar)

  El orden, o grado, del modelo polinomial a usar.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste `c0`, `c1`,..., `cn`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se retorna fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste polinomial

El plugin de ajuste polinomial es idéntico en función al del Ajuste polinomial ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Ajuste sinusoidal ponderado

El plugin de ajuste sinusoidal ponderado hace un ajuste por mínimos cuadrados a un modelo sinusoidal:

donde `T` es el periodo dado, y `n=2+2H`, donde `H` es el numero de armónicos dado.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores x para los que hacer el ajuste.

Vector Y

  El vector de valores y para los que hacer el ajuste.

Pesos (vector)

  El vector de pesos a usar para ponderar el ajuste.

Amónicos (escalar)

  El numero de armónicos al cual ajustar la sinusoidal.

Periodo (escalar)

  El periodo de la sinusoidal a ajustar.

#### Salidas

El vector Y ajustado

  El vector de valores y ya ajustados.

Residuos (vector)

  El vector de residuos.

Parámetros (vector)

  Los parámetros de mejor ajuste `c0`, `c1`,..., `cn`.

Covariancia (vector)

  La matriz de covariancia del modelo de parámetros, se retorna fila por fila en el vector.

chi^2/nu (escalar)

  La suma ponderada de los cuadrados de los residuos, dividida por los grados de libertad.

### Ajuste sinusoidal

El plugin de ajuste sinusoidal es idéntico en función al del Ajuste sinusoidal ponderado con la excepción de que el valor del peso `wi` es igual a `1` para todos los índices `i`. Como resultado, el vector pesos no existe.

### Interpolación Akima

El plugin de interpolación Akima spline genera una una spline Akima no redondeada para la serie de datos suministrados, usando condiciones de contorno naturales.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados

### Interpolación Akima spline periódica

El plugin kstinterp akima periódico genera una interpolación spline Akima no redondeada para los datos suministrados, usando condiciones de contorno periódicas.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados

### Interpolación con splines cúbicos

El plugin de interpolación con splines cúbicos genera una interpolación con splines cúbicos para los datos suministrados, usando condiciones de contorno naturales.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados

### Interpolación con splines cúbicos periódicos

El plugin de interpolación con splines cúbicos periódicos genera una interpolación con splines cúbicos periódicos para los datos suministrados, usando condiciones de contorno periódicas.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados

### Interpolación lineal

El plugin de interpolación lineal genera una interpolación lineal para los datos dados.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados

### Interpolación polinomial

El plugin de interpolación polinomial

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores de x para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector Y

  El vector de valores de y para los puntos de datos de los cuales se generará la interpolación.

Vector X

  El vector de valores x para los que se desean valores y interpolados.

#### Salidas

Vector Y interpolado

  Los valores y interpolados

### Periodograma

El plugin de periodograma produce el periodograma de una serie de datos dados. El algoritmo a usar depende del tamaño de la serie de datos. Uno de los dos algoritmos usados depende en el tamaño de la serie de datos—si hay más de 100 puntos de datos, se usará un algoritmo más rápido, mientras que uno más lento se usará si hay 100 o menos puntos de datos.

#### Entradas

Vector de tiempos

  El vector con los valores de tiempos de los puntos de datos para los cuales se genera la interpolación.

Vector de datos

  El vector con los valores de lo datos, dependientes en los valores de tiempo, para los cuales se genera la interpolación.

Factor de oversampling (escalar)

  El factor relacionado con oversampling.

Promedio del factor de frecuencia Nyquist (escalar)

  El promedio del factor de frecuencia Nyquist.

#### Salidas

Frecuencia (vector)

  El vector de frecuencia.

Periodograma (vector)

  El vector de frecuencia de respuestas para el periodograma.

### Estadística

El plugin de estadísticas calcula las estadísticas para una serie de datos dada. La mayoría de los escalares de salida se denominan según los valores que representan. Para calcular los valores estadísticos se usan formulas estándar.

#### Entradas

Vector de datos

  El vector de valores de datos para los cuales se calculan las estadísticas.

#### Salidas

Promedio (escalar)

  El promedio de los valores de datos.

Mínimo (escalar)

  El valor mínimo encontrado en el vector de datos.

Máximo (escalar)

  El valor máximo encontrado en el vector de datos.

Variancia (escalar)

  La variancia de la serie de datos.

Desviación estándar (escalar)

  La desviación estándar de la serie de datos.

Media (escalar)

  La media de la serie de datos.

Desviación absoluta (escalar)

  La desviación absoluta de la serie de datos.

Sesgo (escalar)

  El sesgo de la serie de datos.

Curtosis (escalar)

  La curtosis de la serie de datos.

## Añadir y eliminar filtros

Adición y eliminación de filtros están todavía incompletos

## Configuración de filtros

Por el momento, no está disponible la configuración de los filtros

## Filtros prefabricados

A continuación se describen los filtros prefabricados en &kst;

### Butterworth_bandpass

El plugin Butterworth_bandpass filtra una serie de datos con un filtro de paso de banda Butterworth. El filtrado se realiza calculando una transformada de Fourier de los datos y recalculando la respuesta en frecuencia usando la formula siguiente:

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia baja de corte, `b` es el ancho de banda de la banda a filtrar, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

La frecuencia baja de corte (escalar)

  La frecuencia baja de corte del filtro de paso de banda de Butterworth.

Ancho de banda (escalar)

  La anchura de la banda a pasar. Debe ser igual a la diferencia entre la frecuencia alta de corte deseada y la frecuencia baja de corte.

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Butterworth_bandstop

El plugin de butterworth_bandstop filtra una serie de datos con un filtro Butterworth band stop. El filtrado se realiza calculando la transformada de Fourier de los datos y recalculando las respuestas en frecuencia usando la formula siguiente:

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia baja de corte, `b` es el ancho de banda de la banda a parar, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

La frecuencia baja de corte (escalar)

  La frecuencia baja de corte del filtro Butterworth band stop.

Ancho de banda (escalar)

  El ancho de la banda a parar. Debe ser igual a la diferencia entre la frecuencia alta de corte deseada y la frecuencia baja de corte.

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Butterworth_highpass

El plugin Butterworth_highpass filtra una serie de datos con un filtro de paso alto Butterworth. El filtrado se realiza calculando una transformada de Fourier de los datos y recalculando la respuesta en frecuencia usando la formula siguiente:

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia alta de corte, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

Frecuencia de corte (escalar)

  La frecuencia de corte del filtro de paso alto Butterworth

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Butterworth_lowpass

El plugin Butterworth_lowpass filtra una serie de datos con un filtro de paso de paso bajo Butterworth. El filtrado se realiza calculando una transformada de Fourier de los datos y recalculando la respuesta en frecuencia usando la formula siguiente:

Formula de autocorrelación

donde `f` es la frecuencia, `fc` es la frecuencia baja de corte, y `n` es el orden del filtro de Butterworth. Entonces se calcula la transformada inversa de Fourier usando las nuevas respuestas filtradas en frecuencias.

#### Entradas

Vector X

  El vector de valores a filtrar

Orden (escalar)

  El orden del filtro de Butterworth a usar.

Frecuencia de corte (escalar)

  La frecuencia de corte del filtro de paso bajo Butterworth

#### Salidas

Filtrado X (vector)

  El vector de valores de datos filtrados.

### Adición de ruido

El plugin de adición de ruido añade una variable gaussiana aleatoria a cada elemento del vector de entrada. La distribución gaussiana que se usa tiene una media de `0` y la desviación estándar que se especifique. La función densidad de probabilidad de la variable gaussiana aleatoria es:

#### Entradas

Vector

  El vector de elementos al cual se añade ruido aleatorio.

Sigma (escalar)

  La desviación estándar a usar para la distribución gaussiana.

#### Salidas

Vector de salida (vector)

  El vector con los elementos a los que se han añadido un ruido tipo gaussiano.