clear all; close all;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Genera matrice dei caratteri
% Questo e' il nostro campione
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
[alfabeto,targets]=prprob;
[no_punti, no_caratteri] = size(alfabeto);


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Rappresentazione grafica del 19o elemento: la lettera S
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;
plotchar(alfabeto(:,19));
drawnow;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Rappresentazione grafica di tutti i caratteri,
% cioè delle unità che compongono il campione
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;
for ii=1:no_caratteri
    subplot(4,7,ii);
    plotchar(alfabeto(:,ii));
end
drawnow;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Creazione della rete neurale
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
no_neur_nascosti = 30;
net = newff(minmax(alfabeto),[no_neur_nascosti no_caratteri],...
            {'tansig' 'tansig'},'trainlm');

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Impostazione parametri dell'algoritmo di ottimizzazione
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
net.performFcn = 'mse';
net.trainParam.goal = 0.001;
net.trainParam.show = 2;
net.trainParam.epochs = 60;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Stima dei parametri del modello neurale
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
X = alfabeto;
Y = targets;
[netopt,tr] = train(net,X,Y);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Rappresentazione grafica della capacita'
% previsiva della rete
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
sigma = 0.25;    % Deviazione standard del rumore aggiunto

% Un singolo carattere
figure;
noisy_char = alfabeto(:,19)+randn(35,1)*sigma;
subplot(1,2,1);
plotchar(noisy_char);
out_rete = sim(netopt,noisy_char);
out_rete2 = compet(out_rete);
carattere_previsto = find(compet(out_rete2) == 1);
subplot(1,2,2);
plotchar(alfabeto(:,carattere_previsto));

% Tutti i caratteri
no_car_per_fig=no_caratteri/2;
for jj=0:1
    figure;
    for ii=1:no_caratteri/2
        subplot(2,no_caratteri/2,ii);
        noisy_char = alfabeto(:,ii+(jj*no_caratteri/2))+randn(35,1)*sigma;
        plotchar(noisy_char);
        subplot(2,no_caratteri/2,ii+(no_caratteri/2));
        out_rete = sim(netopt,noisy_char);
        out_rete2 = compet(out_rete);
        carattere_previsto = find(compet(out_rete2) == 1);
        plotchar(alfabeto(:,carattere_previsto));
    end
    drawnow;
end