% ##### Variáveis comuns:
T = 1;
omega = 1;
Kb = 1.380649e-23;
hbar = 1.0545718e-34;
beta = 1/(Kb*T);

arquivos = dir('*.csv'); % lista todos os arquivos terminados em .csv no...
% diretório atual (resulta num vetor de structs, um elemento pra cada arquivo)

% ##### Ler arquivos CSV:
for i = 1:size(arquivos,1) % roda o código para cada arquivo
  xtemp = csvread(arquivos(i).folder); % pega a localização do arquivo e lê...
  % os dados salvando numa matriz temporária
  xtemp = xtemp(2:end,2:end); % tira a primeira linha e primera coluna
  x{i} = xtemp; % armazena a matriz em x, um vetor de matrizes/células
endfor

% ##### Normalizar linhas:
for i = 1:length(x) % roda o código para cada matriz em 'x', i.e. pra cada arquivo
  xtemp = x{i}; % carrega matriz i de x em matriz temporária

  y = sum(sum(xtemp)); % (calcula o "módulo")

  xtemp = xtemp/y;

  x{i} = xtemp; % salva a matriz temporária em x
endfor

% ##### Multiplicar linhas por coeficiente p_l:
for i = 1:length(x)
  xtemp = x{i}; %carrega a matriz%
  for i = 1:size(xtemp,1)
    for j = 1:size(xtemp,2)
      elli = i - (size(xtemp,1)-1)/2;
      ellj = j - (size(xtemp,2)-1)/2;
      W(i,j) = (ellj-elli)*hbar*omega;
    endfor
  endfor
  ebW = exp(beta*W);
  val_med_ebW = sum(sum(xtemp.*ebW)) %soma todos os elementos e multiplica cada termo do pll com o exp(bW)%

endfor